중단 | 호출시 프로세스를 중단하려면 예외를 발생시킵니다. |
모두 | 텐서 차원에서 요소의 "논리 및"를 계산합니다. |
AllToAll <T> | TPU 복제본간에 데이터를 교환하는 작업입니다. |
AnonymousIteratorV2 | 반복기 리소스에 대한 컨테이너입니다. |
AnonymousMemoryCache | |
AnonymousMultiDeviceIterator | 다중 장치 반복기 리소스에 대한 컨테이너입니다. |
AnonymousRandomSeedGenerator | |
AnonymousSeedGenerator | |
어떤 | 텐서 차원에서 요소의 "논리적 또는"를 계산합니다. |
ApplyAdagradV2 <T> | adagrad 체계에 따라 '* var'를 업데이트합니다. |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | 다음에 발생하는 변환을 주장하는 변환입니다. |
AssertThat | 주어진 조건이 참임을 주장합니다. |
<T> 할당 | 'value'를 할당하여 'ref'를 업데이트합니다. |
AssignAdd <T> | '값'을 추가하여 'ref'를 업데이트하십시오. |
AssignAddVariableOp | 변수의 현재 값에 값을 추가합니다. |
AssignSub <T> | 그것에서 '값'을 빼서 'ref'를 업데이트하십시오. |
AssignSubVariableOp | 변수의 현재 값에서 값을 뺍니다. |
AssignVariableOp | 변수에 새 값을 할당합니다. |
AutoShardDataset | 입력 데이터 세트를 분할하는 데이터 세트를 만듭니다. |
BandedTriangularSolve <T> | |
장벽 | 다양한 그래프 실행에서 지속되는 장벽을 정의합니다. |
BarrierClose | 주어진 장벽을 닫습니다. |
BarrierIncompleteSize | 주어진 장벽에있는 불완전한 요소의 수를 계산합니다. |
BarrierInsertMany | 각 키에 대해 지정된 구성 요소에 해당 값을 할당합니다. |
BarrierReadySize | 주어진 장벽에있는 완전한 요소의 수를 계산합니다. |
BarrierTakeMany | 장벽에서 주어진 수의 완료된 요소를 가져옵니다. |
일괄 | 모든 입력 텐서를 비 결정적으로 일괄 처리합니다. |
BatchMatMulV2 <T> | 두 개의 텐서 조각을 일괄 적으로 곱합니다. |
BatchToSpace <T> | T 유형의 4 차원 텐서 용 BatchToSpace |
BatchToSpaceNd <T> | T 유형의 ND 텐서에 대한 BatchToSpace |
BesselI0 <T는 숫자를 확장합니다> | |
BesselI1 <T는 숫자를 확장합니다> | |
BesselJ0 <T는 숫자를 확장합니다> | |
BesselJ1 <T는 숫자를 확장합니다> | |
BesselK0 <T는 숫자를 확장합니다> | |
BesselK0e <T는 숫자를 확장합니다> | |
BesselK1 <T는 숫자를 확장합니다> | |
BesselK1e <T는 숫자를 확장> | |
BesselY0 <T는 숫자를 확장합니다> | |
BesselY1 <T는 숫자를 확장합니다> | |
비트 캐스트 <U> | 데이터를 복사하지 않고 한 유형에서 다른 유형으로 텐서를 비트 캐스트합니다. |
BlockLSTM <T 확장 번호> | 모든 시간 단계에 대한 LSTM 셀 순방향 전파를 계산합니다. |
BlockLSTMGrad <T 확장 번호> | 전체 시간 시퀀스에 대한 LSTM 셀 역방향 전파를 계산합니다. |
BlockLSTMGradV2 <T 확장 번호> | 전체 시간 시퀀스에 대한 LSTM 셀 역방향 전파를 계산합니다. |
BlockLSTMV2 <T 확장 번호> | 모든 시간 단계에 대한 LSTM 셀 순방향 전파를 계산합니다. |
BoostedTreesAggregateStats | 일괄 처리에 대한 누적 통계 요약을 집계합니다. |
BoostedTreesBucketize | 버킷 경계를 기반으로 각 기능을 버킷 화합니다. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 기능에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 각 노드에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 기능에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
BoostedTreesCenterBias | 훈련 데이터 (편향)에서 사전을 계산하고 첫 번째 노드를 로짓 사전으로 채 웁니다. |
BoostedTreesCreateEnsemble | 트리 앙상블 모델을 만들고 핸들을 반환합니다. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Quantile Streams에 대한 리소스를 만듭니다. |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | 직렬화 된 트리 앙상블 구성을 역 직렬화하고 현재 트리를 대체합니다. 앙상블. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | BoostedTreesEnsembleResource에 대한 핸들을 만듭니다. |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | 각 예제에 대한 디버깅 / 모델 해석 가능성 출력. |
BoostedTreesFlushQuantileSummaries | 각 Quantile 스트림 리소스에서 Quantile 요약을 플러시합니다. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | 트리 앙상블 리소스 스탬프 토큰, 트리 수 및 증가하는 통계를 검색합니다. |
BoostedTreesMakeQuantileSummaries | 배치에 대한 분위수 요약을 작성합니다. |
BoostedTreesMakeStatsSummary | 배치에 대해 누적 된 통계를 요약합니다. |
BoostedTreesPredict | 입력 인스턴스에 대해 여러 가법 회귀 앙상블 예측자를 실행하고 로짓을 계산합니다. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | 각 분위수 스트림 리소스에 분위수 요약을 추가합니다. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | 버킷 경계와 준비 플래그를 현재 QuantileAccumulator로 역 직렬화합니다. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Quantile 스트림 리소스에 대한 요약을 플러시합니다. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | 누적 된 요약을 기반으로 각 기능에 대한 버킷 경계를 생성합니다. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | BoostedTreesQuantileStreamResource에 대한 핸들을 만듭니다. |
BoostedTreesSerializeEnsemble | 트리 앙상블을 proto로 직렬화합니다. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | 일괄 처리에 대한 누적 통계 요약을 집계합니다. |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 기능에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
BoostedTreesTrainingPredict | 입력 인스턴스에 대해 여러 가법 회귀 앙상블 예측자를 실행하고 캐시 된 로짓에 대한 업데이트를 계산합니다. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | 성장중인 마지막 트리에 레이어를 추가하여 트리 앙상블을 업데이트합니다. 또는 새 트리를 시작합니다. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | 성장중인 마지막 트리에 레이어를 추가하여 트리 앙상블을 업데이트합니다. 또는 새 트리를 시작합니다. |
BroadcastDynamicShape <T는 숫자를 확장> | 브로드 캐스트를 사용하여 s0 op s1의 모양을 반환합니다. |
BroadcastGradientArgs <T는 숫자 확장> | 브로드 캐스트를 사용하여 s0 op s1의 기울기를 계산하기위한 감소 인덱스를 반환합니다. |
BroadcastTo <T> | 호환되는 모양에 대한 배열을 브로드 캐스트합니다. |
버킷 화 | '경계'를 기반으로 '입력'을 버킷 화합니다. |
CSRSparseMatrixComponents <T> | 배치`index`에서 CSR 구성 요소를 읽습니다. |
CSRSparseMatrixToDense <T> | (일괄 처리 된) CSRSparseMatrix를 고밀도로 변환합니다. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | (일괄 처리 된) CSRSparesMatrix를 SparseTensor로 변환합니다. |
CSVDataset | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | 각 배치 항목에 대한 CTC 손실 (로그 확률)을 계산합니다. |
CacheDatasetV2 | |
CheckNumericsV2 <T 확장 번호> | 텐서에서 NaN, -Inf 및 + Inf 값을 확인합니다. |
ChooseFastestDataset | |
ClipByValue <T> | 텐서 값을 지정된 최소값과 최대 값으로 자릅니다. |
CollectiveBcastRecvV2 <U> | 다른 장치에서 브로드 캐스트 된 텐서 값을 수신합니다. |
CollectiveBcastSendV2 <T> | 하나 이상의 다른 장치에 텐서 값을 브로드 캐스트합니다. |
CollectiveGather <T는 숫자를 늘립니다> | 동일한 유형 및 모양의 여러 텐서를 상호 축적합니다. |
CollectiveGatherV2 <T 확장 번호> | 동일한 유형 및 모양의 여러 텐서를 상호 축적합니다. |
CollectivePermute <T> | 복제 된 TPU 인스턴스에서 텐서를 영구 변환하는 작업입니다. |
CollectiveReduceV2 <T 확장 번호> | 동일한 유형 및 모양의 여러 텐서를 상호 감소시킵니다. |
CombinedNonMaxSuppression | 탐욕스럽게 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 선택합니다. 이 작업은 모든 클래스에서 배치 당 입력에 대해 non_max_suppression을 수행합니다. |
CompressElement | 데이터 세트 요소를 압축합니다. |
ComputeBatchSize | 부분 배치가 아닌 데이터 세트의 정적 배치 크기를 계산합니다. |
Concat <T> | 한 차원을 따라 텐서를 연결합니다. |
ConfigureDistributedTPU | 분산 TPU 시스템을위한 중앙 집중식 구조를 설정합니다. |
구성 TPUEmbedding | 분산 TPU 시스템에서 TPUEmbedding을 설정합니다. |
상수 <T> | 상수 값을 생성하는 연산자. |
ConsumeMutexLock | 이 작업은 'MutexLock'에 의해 생성 된 잠금을 사용합니다. |
ControlTrigger | 아무것도하지 않습니다. |
복사 <T> | CPU-CPU 또는 GPU-GPU에서 텐서를 복사합니다. |
CopyHost <T> | 호스트에 텐서를 복사합니다. |
CountUpTo <T 확장 번호> | '제한'에 도달 할 때까지 'ref'를 증가시킵니다. |
CrossReplicaSum <T는 숫자를 확장> | 복제 된 TPU 인스턴스에서 입력을 합산하는 작업입니다. |
CudnnRNNBackpropV3 <T 확장 번호> | CudnnRNNV3의 역 전파 단계. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T 확장 번호> | CudnnRNN 매개 변수를 표준 형식에서 사용 가능한 형식으로 변환합니다. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T 확장 번호> | 표준 형식으로 CudnnRNN 매개 변수를 검색합니다. |
CudnnRNNV3 <T 확장 번호> | cuDNN이 지원하는 RNN. |
CumulativeLogsumexp <T는 숫자 확장> | '축'을 따라 텐서 'x'의 누적 곱을 계산합니다. |
DataServiceDataset | tf.data 서비스에서 데이터를 읽는 데이터 세트를 만듭니다. |
DataServiceDatasetV2 | tf.data 서비스에서 데이터를 읽는 데이터 세트를 만듭니다. |
DatasetCardinality | `input_dataset`의 카디널리티를 반환합니다. |
DatasetFromGraph | 주어진`graph_def`에서 데이터 세트를 만듭니다. |
DatasetToGraphV2 | `input_dataset`를 나타내는 직렬화 된 GraphDef를 반환합니다. |
Dawsn <T는 숫자를 확장합니다> | |
DebugGradientIdentity <T> | 그래디언트 디버깅을위한 Identity op. |
DebugGradientRefIdentity <T> | 그래디언트 디버깅을위한 Identity op. |
DebugIdentity <T> | 디버깅을 위해 비 참조 유형 입력 텐서의 ID 매핑을 제공합니다. |
DebugIdentityV2 <T> | 디버그 Identity V2 Op. |
DebugNanCount | 디버그 NaN 값 카운터 Op. |
DebugNumericSummary | 디버그 숫자 요약 Op. |
DebugNumericSummaryV2 <U가 숫자 확장> | 디버그 숫자 요약 V2 Op. |
DecodeImage <T는 숫자 확장> | decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg 및 decode_png를위한 함수. |
DecodePaddedRaw <T는 숫자를 확장합니다> | 문자열의 바이트를 숫자 벡터로 재 해석합니다. |
DecodeProto | op는 직렬화 된 프로토콜 버퍼 메시지에서 텐서로 필드를 추출합니다. |
DeepCopy <T> | `x`의 복사본을 만듭니다. |
DeleteIterator | 반복기 리소스에 대한 컨테이너입니다. |
DeleteMemoryCache | |
DeleteMultiDeviceIterator | 반복기 리소스에 대한 컨테이너입니다. |
DeleteRandomSeedGenerator | |
DeleteSeedGenerator | |
DeleteSessionTensor | 세션에서 핸들로 지정된 텐서를 삭제합니다. |
DenseBincount <U가 숫자를 확장합니다> | 정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 계산합니다. |
DenseCountSparseOutput <U가 숫자 확장> | tf.tensor 입력에 대해 희소 출력 빈 계산을 수행합니다. |
DenseToCSRSparseMatrix | 고밀도 텐서를 (일괄 처리 된) CSRSparseMatrix로 변환합니다. |
DestroyResourceOp | 핸들에 지정된 리소스를 삭제합니다. |
DestroyTemporaryVariable <T> | 임시 변수를 파괴하고 최종 값을 반환합니다. |
DeviceIndex | 작업이 실행되는 장치의 인덱스를 반환합니다. |
DirectedInterleaveDataset | 'N'데이터 세트의 고정 목록에서 'InterleaveDataset'을 대체합니다. |
DrawBoundingBoxesV2 <T는 숫자를 확장합니다> | 이미지 배치에 경계 상자를 그립니다. |
DummyIterationCounter | |
DummyMemoryCache | |
DummySeedGenerator | |
DynamicPartition <T> | `partitions`의 인덱스를 사용하여`data`를`num_partitions` 텐서로 분할합니다. |
DynamicStitch <T> | '데이터'텐서의 값을 단일 텐서로 인터리브합니다. |
EditDistance | (정규화되었을 수 있음) Levenshtein Edit Distance를 계산합니다. |
Eig <U> | 하나 이상의 정사각형 행렬의 고유 분해를 계산합니다. |
아인 섬 <T> | 아인슈타인 합산 규칙에 따른 텐서 수축. |
비어 있음 <T> | 주어진 모양으로 텐서를 만듭니다. |
EmptyTensorList | 빈 텐서 목록을 만들고 반환합니다. |
EmptyTensorMap | 빈 텐서 맵을 만들고 반환합니다. |
EncodeProto | 연산은 입력 텐서에 제공된 protobuf 메시지를 직렬화합니다. |
대기열에 넣기 TPUEmbeddingIntegerBatch | 입력 일괄 텐서 목록을 TPUEmbedding에 추가하는 작업입니다. |
대기열에 넣기 TPUEmbeddingRaggedTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup ()을 사용하는 코드 이식을 용이하게합니다. |
대기열에 넣기 TPUEmbeddingSparseBatch | SparseTensor에서 TPUEmbedding 입력 인덱스를 대기열에 추가하는 작업입니다. |
대기열에 넣기 TPUEmbeddingSparseTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup_sparse ()를 사용하는 코드 이식을 용이하게합니다. |
sureShape <T> | 텐서의 모양이 예상 모양과 일치하는지 확인합니다. |
<T> 입력 | 하위 프레임을 만들거나 찾고 하위 프레임에서`데이터 '를 사용할 수 있도록합니다. |
Erfinv <T는 숫자를 확장> | |
EuclideanNorm <T> | 텐서 차원에서 요소의 유클리드 노름을 계산합니다. |
<T> 종료 | 현재 프레임을 상위 프레임으로 종료합니다. |
ExpandDims <T> | 텐서의 모양에 차원 1을 삽입합니다. |
ExperimentalAutoShardDataset | 입력 데이터 세트를 분할하는 데이터 세트를 만듭니다. |
ExperimentalBytesProducedStatsDataset | StatsAggregator에서`input_dataset` 각 요소의 바이트 크기를 기록합니다. |
ExperimentalChooseFastestDataset | |
ExperimentalDatasetCardinality | `input_dataset`의 카디널리티를 반환합니다. |
ExperimentalDatasetToTFRecord | TFRecord 형식을 사용하여 지정된 데이터 세트를 지정된 파일에 씁니다. |
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset | 입력 요소를 SparseTensor로 일괄 처리하는 데이터 세트를 만듭니다. |
ExperimentalLatencyStatsDataset | StatsAggregator에서`input_dataset` 요소 생성 지연 시간을 기록합니다. |
ExperimentalMatchingFilesDataset | |
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | 최대 작업 내 병렬 처리를 재정의하는 데이터 세트를 만듭니다. |
ExperimentalParseExampleDataset | DT_STRING의 벡터로`Example` proto를 포함하는`input_dataset`를 파싱 된 특성을 나타내는`Tensor` 또는`SparseTensor` 객체의 데이터 세트로 변환합니다. |
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset | 커스텀 스레드 풀을 사용하여`input_dataset`를 계산하는 데이터 세트를 만듭니다. |
ExperimentalRandomDataset | 의사 난수를 반환하는 데이터 세트를 만듭니다. |
ExperimentalRebatchDataset | 배치 크기를 변경하는 데이터 세트를 만듭니다. |
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
ExperimentalSlidingWindowDataset | `input_dataset`에 슬라이딩 윈도우를 전달하는 데이터 세트를 만듭니다. |
ExperimentalSqlDataset | SQL 쿼리를 실행하고 결과 집합의 행을 내보내는 데이터 집합을 만듭니다. |
ExperimentalStatsAggregatorHandle | 통계 관리자 리소스를 생성합니다. |
ExperimentalStatsAggregatorSummary | 주어진 통계 관리자가 기록한 통계의 요약을 생성합니다. |
ExperimentalUnbatchDataset | 입력 요소를 여러 요소로 분할하는 데이터 세트입니다. |
Expint <T는 숫자 확장> | |
ExtractGlimpseV2 | 입력 텐서에서 엿보기를 추출합니다. |
ExtractVolumePatches <T가 숫자를 확장> | `input`에서`patches`를 추출하여` "depth"`출력 차원에 넣습니다. |
<U> 채우기 | 스칼라 값으로 채워진 텐서를 만듭니다. |
FinalizeDataset | `input_dataset`에`tf.data.Options`를 적용하여 데이터 세트를 만듭니다. |
지문 | 지문 값을 생성합니다. |
FresnelCos <T는 숫자를 확장합니다> | |
FresnelSin <T는 숫자를 확장합니다> | |
FusedBatchNormGradV3 <T는 번호 확장, U는 번호 확장> | 배치 정규화를위한 기울기. |
FusedBatchNormV3 <T는 번호 확장, U는 번호 확장> | 배치 정규화. |
GRUBlockCell <T 확장 번호> | 1 시간 단계에 대한 GRU 셀 순방향 전파를 계산합니다. |
GRUBlockCellGrad <T 확장 번호> | 한 시간 단계에 대한 GRU 셀 역 전파를 계산합니다. |
<T> 모으기 | '인덱스'에 따라 'params'축 'axis'에서 슬라이스를 수집합니다. |
GatherNd <T> | `params`의 슬라이스를`indices`로 지정된 모양을 가진 Tensor로 수집합니다. |
GenerateBoundingBoxProposals | 이 작업은 arXiv : 1506.01497의 eq. 2에 따라 지정된 경계 상자 (bbox_deltas) 인코딩 된 wrt 앵커에서 관심 영역을 생성합니다. op는 상위`pre_nms_topn` 스코어링 상자를 선택하고, 앵커와 관련하여이를 디코딩하고,`nms_threshold` 교차 결합 (iou) 값보다 높은 중첩 상자에 비 최대 억제를 적용하고, 짧은면이`보다 작은 상자를 버립니다. min_size`. |
GetOptions | `input_dataset`에 연결된`tf.data.Options`를 반환합니다. |
GetSessionHandle | 현재 세션의 상태에 입력 텐서를 저장합니다. |
GetSessionTensor <T> | 핸들로 지정된 텐서의 값을 가져옵니다. |
그라디언트 | y s wrt x s의 합의 편도 함수를 계산하는 연산을 더합니다. 즉, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Options.dx() 값이 설정된 경우 일부 손실 함수 L wrt의 초기 기호 편도 함수입니다. |
GuaranteeConst <T> | TF 런타임에 입력 텐서가 상수임을 보장합니다. |
HashTable | 초기화되지 않은 해시 테이블을 만듭니다. |
HistogramFixedWidth <U가 숫자 확장> | 값의 히스토그램을 반환합니다. |
정체성 <T> | 입력 텐서 또는 값과 모양 및 내용이 동일한 텐서를 반환합니다. |
IdentityN | 입력과 모양과 내용이 동일한 텐서 목록을 반환합니다. 텐서. |
IgnoreErrorsDataset | 오류를 무시하는 'input_dataset'요소가 포함 된 데이터 세트를 만듭니다. |
ImageProjectiveTransformV2 <T는 숫자를 확장> | 주어진 변환을 각 이미지에 적용합니다. |
ImageProjectiveTransformV3 <T는 숫자를 확장합니다> | 주어진 변환을 각 이미지에 적용합니다. |
ImmutableConst <T> | 메모리 영역에서 불변 텐서를 반환합니다. |
InfeedDequeue <T> | 계산에 입력 할 값에 대한 자리 표시 자 작업입니다. |
InfeedDequeueTuple | 인피 드에서 여러 값을 XLA 튜플로 가져옵니다. |
InfeedEnqueue | 단일 Tensor 값을 계산에 제공하는 연산입니다. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | 미리 선형화 된 버퍼를 TPU 인피 드에 넣는 작업입니다. |
InfeedEnqueueTuple | 여러 Tensor 값을 계산에 XLA 튜플로 제공합니다. |
InitializeTable | 키와 값에 각각 두 개의 텐서를 사용하는 테이블 이니셜 라이저입니다. |
InitializeTableFromDataset | |
InitializeTableFromTextFile | 텍스트 파일에서 테이블을 초기화합니다. |
InplaceAdd <T> | x의 지정된 행에 v를 더합니다. |
InplaceSub <T> | `v`를`x`의 지정된 행으로 뺍니다. |
InplaceUpdate <T> | 지정된 행 'i'를 값 'v'로 업데이트합니다. |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | 트리 앙상블이 초기화되었는지 확인합니다. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Quantile 스트림이 초기화되었는지 확인합니다. |
IsVariableInitialized | 텐서가 초기화되었는지 확인합니다. |
IsotonicRegression <U가 숫자를 확장 함> | 등장 성 회귀 문제의 배치를 해결합니다. |
IteratorGetDevice | '리소스'가 배치 된 기기의 이름을 반환합니다. |
KMC2Chain 초기화 | 시드 세트에 추가해야하는 데이터 포인트의 인덱스를 반환합니다. |
KmeansPlusPlus 초기화 | KMeans ++ 기준을 사용하여 num_to_sample 행의 입력을 선택합니다. |
KthOrderStatistic | 데이터 세트의 K 차 통계를 계산합니다. |
LMDBDataset | 하나 이상의 LMDB 파일에서 키-값 쌍을 내보내는 데이터 집합을 만듭니다. |
LSTMBlockCell <T 확장 번호> | 1 시간 단계에 대한 LSTM 셀 순방향 전파를 계산합니다. |
LSTMBlockCellGrad <T는 숫자를 확장> | 1 개의 시간 단계에 대한 LSTM 셀 역방향 전파를 계산합니다. |
LinSpace <T 확장 번호> | 간격으로 값을 생성합니다. |
LoadTPUEmbeddingADAMParameters | ADAM 포함 매개 변수를로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | 디버그 지원과 함께 ADAM 포함 매개 변수를로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Adadelta 임베딩 매개 변수를로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | 디버그 지원과 함께 Adadelta 매개 변수를로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters | Adagrad 임베딩 매개 변수를로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | 디버그 지원과 함께 Adagrad 임베딩 매개 변수를로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | 중심 RMSProp 포함 매개 변수를로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingFTRL 매개 변수 | FTRL 임베딩 매개 변수를로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | 디버그 지원으로 FTRL 임베딩 매개 변수를로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | 주파수 추정기 임베딩 매개 변수를로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug | 디버그 지원으로 주파수 추정기 임베딩 매개 변수를로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | MDL Adagrad Light 임베딩 매개 변수를로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | 모멘텀 임베딩 매개 변수를로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | 디버그 지원으로 Momentum 임베딩 매개 변수를로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | 근위 Adagrad 임베딩 매개 변수를로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | 디버그 지원과 함께 인접 Adagrad 임베딩 매개 변수를로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | RMSProp 포함 매개 변수를로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | 디버그 지원과 함께 RMSProp 임베딩 매개 변수를로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | SGD 포함 매개 변수를로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | SGD 포함 매개 변수를로드합니다. |
LookupTableExport <T, U> | 테이블의 모든 키와 값을 출력합니다. |
LookupTableFind <U> | 테이블에서 키를 찾고 해당 값을 출력합니다. |
LookupTableImport | 테이블의 내용을 지정된 키와 값으로 바꿉니다. |
LookupTableInsert | 키를 값과 연결하도록 테이블을 업데이트합니다. |
LookupTableRemove | 테이블에서 키 및 관련 값을 제거합니다. |
LookupTableSize | 주어진 테이블의 요소 수를 계산합니다. |
LoopCond | 입력을 출력으로 전달합니다. |
LowerBound <U가 숫자 확장> | 각 행을 따라 lower_bound (sorted_search_values, values)를 적용합니다. |
Lu <T, U는 숫자를 확장합니다> | 하나 이상의 정사각형 행렬의 LU 분해를 계산합니다. |
MakeUnique | 비 배치 차원의 모든 요소를 고유하지만 \ "가까운 \" 그들의 초기 값. |
지도 지우기 | Op는 기본 컨테이너의 모든 요소를 제거합니다. |
MapIncompleteSize | Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다. |
MapPeek | Op는 지정된 키의 값을 들여다 봅니다. |
MapSize | Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다. |
MapStage | 해시 테이블처럼 작동하는 기본 컨테이너의 단계 (키, 값). |
MapUnstage | Op는 키와 관련된 값을 제거하고 반환합니다. 기본 컨테이너에서. |
MapUnstageNoKey | Op는 임의 (키, 값)를 제거하고 반환합니다. 기본 컨테이너에서. |
MatrixDiagPartV2 <T> | 배치 된 텐서의 배치 된 대각선 부분을 반환합니다. |
MatrixDiagPartV3 <T> | 배치 된 텐서의 배치 된 대각선 부분을 반환합니다. |
MatrixDiagV2 <T> | 주어진 배치 대각선 값으로 배치 된 대각선 텐서를 반환합니다. |
MatrixDiagV3 <T> | 주어진 배치 대각선 값으로 배치 된 대각선 텐서를 반환합니다. |
MatrixSetDiagV2 <T> | 새로운 배치 된 대각선 값이있는 배치 된 행렬 텐서를 반환합니다. |
MatrixSetDiagV3 <T> | 새로운 배치 된 대각선 값이있는 배치 된 행렬 텐서를 반환합니다. |
최대 <T> | 텐서 차원에서 요소의 최대 값을 계산합니다. |
MaxIntraOpParallelismDataset | 최대 작업 내 병렬 처리를 재정의하는 데이터 세트를 만듭니다. |
<T> 병합 | 사용 가능한 텐서의 값을 '입력'에서 '출력'으로 전달합니다. |
최소 <T> | 텐서 차원에서 요소의 최소값을 계산합니다. |
MirrorPad <T> | 미러링 된 값으로 텐서를 채 웁니다. |
MirrorPadGrad <T> | 'MirrorPad'작업을위한 그라디언트 작업. |
MlirPassthroughOp | main () 함수를 사용하여 모듈로 표현 된 임의의 MLIR 계산을 래핑합니다. |
물노 난 <T> | 요소별로 x * y를 반환합니다. |
MutableDenseHashTable | 텐서를 백업 저장소로 사용하는 빈 해시 테이블을 만듭니다. |
MutableHashTable | 빈 해시 테이블을 만듭니다. |
MutableHashTableOfTensors | 빈 해시 테이블을 만듭니다. |
뮤텍스 | 'MutexLock'으로 잠글 수있는 Mutex 리소스를 생성합니다. |
MutexLock | 뮤텍스 리소스를 잠급니다. |
NcclAllReduce <T 확장 번호> | 모든 입력 텐서에 대한 감소를 포함하는 텐서를 출력합니다. |
NcclBroadcast <T 확장 번호> | 출력에 연결된 모든 장치에`입력`을 보냅니다. |
NcclReduce <T 확장 번호> | `reduction`을 사용하여`num_devices`에서`input`을 단일 장치로 줄입니다. |
Ndtri <T 확장 번호> | |
NearestNeighbors | 각 점에 대해 가장 가까운 k 개의 중심을 선택합니다. |
NextAfter <T가 숫자를 연장> | 요소별로 'x2'방향으로 표현 가능한 다음 'x1'값을 반환합니다. |
NextIteration <T> | 다음 반복에서 입력을 사용할 수 있도록합니다. |
NoOp | 아무것도하지 않습니다. |
NonDeterministicInts <U> | 비 결정적으로 일부 정수를 생성합니다. |
NonMaxSuppressionV5 <T 확장 번호> | 탐욕스럽게 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 선택합니다. IOU (Intersection-over-union)가 높은 상자 잘라내 기는 이전에 선택한 상자와 겹칩니다. |
NonSerializableDataset | |
OneHot <U> | 원-핫 텐서를 반환합니다. |
OnesLike <T> | x와 모양과 유형이 같은 1의 텐서를 반환합니다. |
OptimizeDatasetV2 | 'input_dataset'에 관련 최적화를 적용하여 데이터 세트를 만듭니다. |
OptionsDataset | tf.data.Options를`input_dataset`에 연결하여 데이터 세트를 만듭니다. |
OrderedMapClear | Op는 기본 컨테이너의 모든 요소를 제거합니다. |
OrderedMapIncompleteSize | Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다. |
OrderedMapPeek | Op는 지정된 키의 값을 들여다 봅니다. |
OrderedMapSize | Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다. |
OrderedMapStage | 순서대로 작동하는 기본 컨테이너의 단계 (키, 값) 연관 컨테이너. |
OrderedMapUnstage | Op는 키와 관련된 값을 제거하고 반환합니다. 기본 컨테이너에서. |
OrderedMapUnstageNoKey | Op는 가장 작은 (key, value) 요소를 제거하고 반환합니다. 기본 컨테이너의 키입니다. |
OutfeedDequeue <T> | 계산 아웃 피드에서 단일 텐서를 검색합니다. |
OutfeedDequeueTuple | 계산 아웃 피드에서 여러 값을 검색합니다. |
OutfeedDequeueTupleV2 | 계산 아웃 피드에서 여러 값을 검색합니다. |
OutfeedDequeueV2 <T> | 계산 아웃 피드에서 단일 텐서를 검색합니다. |
OutfeedEnqueue | 계산 아웃 피드에 Tensor를 추가합니다. |
OutfeedEnqueueTuple | 계산 아웃 피드에 여러 Tensor 값을 큐에 넣습니다. |
패드 <T> | 텐서를 채 웁니다. |
ParallelBatchDataset | |
ParallelConcat <T> | 첫 번째 차원을 따라`N` 텐서 목록을 연결합니다. |
ParallelDynamicStitch <T> | '데이터'텐서의 값을 단일 텐서로 인터리브합니다. |
ParseExampleDatasetV2 | DT_STRING의 벡터로`Example` proto를 포함하는`input_dataset`를 파싱 된 특성을 나타내는`Tensor` 또는`SparseTensor` 객체의 데이터 세트로 변환합니다. |
ParseExampleV2 | tf.Example proto의 벡터 (문자열)를 형식화 된 텐서로 변환합니다. |
ParseSequenceExampleV2 | tf.io.SequenceExample protos (문자열)의 벡터를 형식화 된 텐서로 변환합니다. |
자리 표시 자 <T> | 계산에 입력 할 값에 대한 자리 표시 자 작업입니다. |
PlaceholderWithDefault <T> | 출력이 제공되지 않을 때 '입력'을 통과하는 자리 표시 자 작업입니다. |
사전 선형화 | 하나의 Tensor 값을 불투명 한 변형 텐서로 선형화하는 연산입니다. |
사전 선형화 | 여러 Tensor 값을 불투명 한 변형 텐서로 선형화하는 연산입니다. |
PrimitiveOp | 단일 Operation 의해 지원되는 Op 구현의 기본 클래스입니다. |
인쇄 | 문자열 스칼라를 인쇄합니다. |
PrivateThreadPoolDataset | 커스텀 스레드 풀을 사용하여`input_dataset`를 계산하는 데이터 세트를 만듭니다. |
Prod <T> | 텐서 차원에서 요소의 곱을 계산합니다. |
QuantizeAndDequantizeV4 <T는 숫자를 확장합니다> | `QuantizeAndDequantizeV4`의 기울기를 반환합니다. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T는 숫자를 확장합니다> | `QuantizeAndDequantizeV4`의 기울기를 반환합니다. |
QuantizedConcat <T> | 한 차원을 따라 양자화 된 텐서를 연결합니다. |
QuantizedConcatV2 <T> | |
QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | 채널당 QuantizedConv2D를 계산합니다. |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedDepthwiseConv2D <V> | 양자화 된 깊이 별 Conv2D를 계산합니다. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | 바이어스를 사용하여 양자화 된 심도 별 Conv2D를 계산합니다. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Bias 및 Relu를 사용하여 양자화 된 심도 별 Conv2D를 계산합니다. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Bias, Relu 및 Requantize를 사용하여 양자화 된 심도 별 Conv2D를 계산합니다. |
QuantizedMatMulWithBias <W> | 편향 추가를 사용하여`a`와 행렬`b`의 양자화 된 행렬 곱셈을 수행합니다. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W가 숫자 확장> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | 편향 추가 및 relu 융합을 사용하여`a '와 행렬`b'의 양자화 된 행렬 곱셈을 수행합니다. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | 편향 추가 및 relu를 사용하여 'a'와 행렬 'b'의 양자화 된 행렬 곱셈을 수행하고 융합을 재 양자화합니다. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedReshape <T> | Reshape 작업에 따라 양자화 된 텐서를 재구성합니다. |
RaggedBincount <U가 숫자를 확장합니다> | 정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 계산합니다. |
RaggedCountSparseOutput <U가 숫자 확장> | 비정형 텐서 입력에 대해 희소 출력 빈 계산을 수행합니다. |
RaggedCross <T, U 확장 번호> | 텐서 목록에서 특성 교차를 생성하고이를 RaggedTensor로 반환합니다. |
RaggedGather <T는 숫자를 확장, U> | '인덱스'에 따라 'params'축 '0'에서 비정형 조각을 수집합니다. |
RaggedRange <U는 숫자를 확장하고 T는 숫자를 확장> | 지정된 숫자 시퀀스를 포함하는 'RaggedTensor'를 반환합니다. |
RaggedTensorFromVariant <U는 Number, T를 확장합니다> | `variant` Tensor를`RaggedTensor`로 디코딩합니다. |
RaggedTensorToSparse <U> | 'RaggedTensor'를 동일한 값을 가진 'SparseTensor'로 변환합니다. |
RaggedTensorToTensor <U> | 비정형 텐서에서 조밀 한 텐서를 생성하여 모양을 변경할 수 있습니다. |
RaggedTensorToVariant | `RaggedTensor`를`variant` Tensor로 인코딩합니다. |
RaggedTensorToVariantGradient <U> | 'RaggedTensorToVariant'의 기울기를 계산하는 데 사용되는 도우미입니다. |
범위 <T 확장 번호> | 일련의 숫자를 만듭니다. |
계급 | 텐서의 순위를 반환합니다. |
ReadVariableOp <T> | 변수 값을 읽습니다. |
RebatchDataset | 배치 크기를 변경하는 데이터 세트를 만듭니다. |
RebatchDatasetV2 | 배치 크기를 변경하는 데이터 세트를 만듭니다. |
수신 <T> | recv_device의 send_device에서 명명 된 텐서를 수신합니다. |
RecvTPUEmbeddingActivations | TPU에서 임베딩 활성화를 수신하는 작업입니다. |
모두 줄이기 | 텐서 차원에서 요소의 "논리 및"를 계산합니다. |
ReduceAny | 텐서 차원에서 요소의 "논리적 또는"를 계산합니다. |
ReduceMax <T> | 텐서 차원에서 요소의 최대 값을 계산합니다. |
ReduceMin <T> | 텐서 차원에서 요소의 최소값을 계산합니다. |
ReduceProd <T> | 텐서 차원에서 요소의 곱을 계산합니다. |
ReduceSum <T> | 텐서 차원에서 요소의 합을 계산합니다. |
RefEnter <T> | 하위 프레임을 만들거나 찾고 하위 프레임에서`데이터 '를 사용할 수 있도록합니다. |
RefExit <T> | 현재 프레임을 상위 프레임으로 종료합니다. |
RefIdentity <T> | 입력 참조 텐서와 동일한 참조 텐서를 반환합니다. |
RefMerge <T> | 사용 가능한 텐서의 값을 '입력'에서 '출력'으로 전달합니다. |
RefNextIteration <T> | 다음 반복에서 입력을 사용할 수 있도록합니다. |
RefSelect <T> | `inputs`의`index` 번째 요소를`output`으로 전달합니다. |
RefSwitch <T> | 참조 텐서 '데이터'를 'pred'에 의해 결정된 출력 포트로 전달합니다. |
RegisterDataset | tf.data 서비스에 데이터 세트를 등록합니다. |
RequantizationRangePerChannel | 채널당 재 양자화 범위를 계산합니다. |
RequantizePerChannel <U> | 채널당 알려진 최소 및 최대 값으로 입력을 재 양자화합니다. |
<T> 모양 변경 | 텐서의 형태를 변경합니다. |
ResourceAccumulatorApplyGradient | 주어진 누산기에 그라디언트를 적용합니다. |
ResourceAccumulatorNumAccumulated | 주어진 누산기에서 집계 된 그라디언트 수를 반환합니다. |
ResourceAccumulatorSetGlobalStep | 누산기를 global_step의 새 값으로 업데이트합니다. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T> | 주어진 ConditionalAccumulator에서 평균 기울기를 추출합니다. |
ResourceApplyAdagradV2 | adagrad 체계에 따라 '* var'를 업데이트합니다. |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Adam 알고리즘에 따라 '* var'를 업데이트합니다. |
ResourceApplyKerasMomentum | 모멘텀 계획에 따라 '* var'를 업데이트합니다. |
ResourceConditionalAccumulator | 그라디언트를 집계하기위한 조건부 누산기입니다. |
ResourceCountUpTo <T 확장 번호> | '제한'에 도달 할 때까지 '자원'이 가리키는 변수를 증가시킵니다. |
ResourceGather <U> | '인덱스'에 따라 '리소스'가 가리키는 변수에서 조각을 수집합니다. |
ResourceGatherNd <U> | |
ResourceScatterAdd | 'resource'에서 참조하는 변수에 스파 스 업데이트를 추가합니다. |
ResourceScatterDiv | 희소 업데이트를 'resource'가 참조하는 변수로 나눕니다. |
ResourceScatterMax | `max` 연산을 사용하여`resource`가 참조하는 변수에 대한 스파 스 업데이트를 줄입니다. |
ResourceScatterMin | 'min'연산을 사용하여 'resource'가 참조하는 변수에 대한 스파 스 업데이트를 줄입니다. |
ResourceScatterMul | 희소 업데이트를`resource`가 참조하는 변수에 곱합니다. |
ResourceScatterNdAdd | 변수의 개별 값 또는 조각에 희소 추가를 적용합니다. |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdSub | 변수의 개별 값 또는 슬라이스에 희소 빼기를 적용합니다. |
ResourceScatterNdUpdate | 개별 값 또는 주어진 내의 조각에 희소 한 '업데이트'를 적용합니다. '인덱스'에 따라 변수. |
ResourceScatterSub | 'resource'가 참조하는 변수에서 스파 스 업데이트를 뺍니다. |
ResourceScatterUpdate | 'resource'에서 참조하는 변수에 스파 스 업데이트를 할당합니다. |
ResourceSparseApplyAdagradV2 | adagrad 체계에 따라 '* var'및 '* accum'의 관련 항목을 업데이트합니다. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | 모멘텀 체계에 따라 '* var'및 '* accum'의 관련 항목을 업데이트합니다. |
ResourceStridedSliceAssign | `ref`의 슬라이스 된 l 값 참조에`value`를 할당합니다. |
TPUEmbeddingADAMParameters 검색 | ADAM 포함 매개 변수를 검색합니다. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | 디버그 지원을 통해 ADAM 포함 매개 변수를 검색합니다. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Adadelta 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | 디버그 지원으로 Adadelta 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
TPUEmbeddingAdagradParameters 검색 | Adagrad 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | 디버그 지원으로 Adagrad 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
TPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters 검색 | 중앙에있는 RMSProp 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
TPUEmbeddingFTRL 매개 변수 검색 | FTRL 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | 디버그 지원을 통해 FTRL 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | 주파수 추정기 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug | 디버그 지원으로 주파수 추정기 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
TPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters 검색 | MDL Adagrad Light 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
TPUEmbeddingMomentumParameters 검색 | 모멘텀 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | 디버그 지원을 통해 Momentum 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
TPUEmbeddingProximalAdagradParameters 검색 | 근위 Adagrad 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | 디버그 지원으로 근위 Adagrad 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
TPUEmbeddingProximalYogiParameters 검색 | |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
TPUEmbeddingRMSPropParameters 검색 | RMSProp 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | 디버그 지원을 통해 RMSProp 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Retrieve SGD embedding parameters with debug support. |
Reverse <T> | 텐서의 특정 차원을 반전합니다. |
ReverseSequence <T> | Reverses variable length slices. |
RiscAbs <T extends Number> | |
RiscAdd <T extends Number> | Returns x + y element-wise. |
RiscBinaryArithmetic <T extends Number> | |
RiscBinaryComparison | |
RiscBitcast <U> | |
RiscBroadcast <T> | |
RiscCast <U> | |
RiscCeil <T extends Number> | |
RiscCholesky <T extends Number> | |
RiscConcat <T> | |
RiscConv <T extends Number> | |
RiscCos <T extends Number> | |
RiscDiv <T extends Number> | |
RiscDot <T extends Number> | |
RiscExp <T extends Number> | |
RiscFft <T> | |
RiscFloor <T extends Number> | |
RiscGather <T> | |
RiscImag <U extends Number> | |
RiscIsFinite | |
RiscLog <T extends Number> | |
RiscLogicalAnd | |
RiscLogicalNot | |
RiscLogicalOr | |
RiscMax <T extends Number> | Returns max(x, y) element-wise. |
RiscMin <T extends Number> | |
RiscMul <T extends Number> | |
RiscNeg <T extends Number> | |
RiscPad <T extends Number> | |
RiscPool <T extends Number> | |
RiscPow <T extends Number> | |
RiscRandomUniform | |
RiscReal <U extends Number> | |
RiscReduce <T extends Number> | |
RiscRem <T extends Number> | |
RiscReshape <T extends Number> | |
RiscReverse <T extends Number> | |
RiscScatter <U extends Number> | |
RiscShape <U extends Number> | |
RiscSign <T extends Number> | |
RiscSlice <T extends Number> | |
RiscSort <T extends Number> | |
RiscSqueeze <T> | |
RiscSub <T extends Number> | |
RiscTranspose <T> | |
RiscTriangularSolve <T extends Number> | |
RiscUnary <T extends Number> | |
RngReadAndSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
RngSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
Roll <T> | Rolls the elements of a tensor along an axis. |
SamplingDataset | Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. |
ScaleAndTranslate | |
ScaleAndTranslateGrad <T extends Number> | |
ScatterAdd <T> | Adds sparse updates to a variable reference. |
ScatterDiv <T> | Divides a variable reference by sparse updates. |
ScatterMax <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. |
ScatterMin <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. |
ScatterMul <T> | Multiplies sparse updates into a variable reference. |
ScatterNd <U> | Scatter `updates` into a new tensor according to `indices`. |
ScatterNdAdd <T> | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdMax <T> | Computes element-wise maximum. |
ScatterNdMin <T> | 요소 별 최소값을 계산합니다. |
ScatterNdNonAliasingAdd <T> | Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. |
ScatterNdSub <T> | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdUpdate <T> | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ScatterSub <T> | Subtracts sparse updates to a variable reference. |
ScatterUpdate <T> | Applies sparse updates to a variable reference. |
SelectV2 <T> | |
Send | 명명 된 텐서를 send_device에서 recv_device로 보냅니다. |
SendTPUEmbeddingGradients | Performs gradient updates of embedding tables. |
SetDiff1d <T, U extends Number> | Computes the difference between two lists of numbers or strings. |
SetSize | Number of unique elements along last dimension of input `set`. |
Shape <U extends Number> | 텐서의 모양을 반환합니다. |
ShapeN <U extends Number> | Returns shape of tensors. |
ShardDataset | Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. |
ShuffleAndRepeatDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV3 | |
ShutdownDistributedTPU | 실행중인 분산 TPU 시스템을 종료합니다. |
Size <U extends Number> | Returns the size of a tensor. |
Skipgram | Parses a text file and creates a batch of examples. |
SleepDataset | |
Slice <T> | Return a slice from 'input'. |
SlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
Snapshot <T> | Returns a copy of the input tensor. |
SnapshotDataset | Creates a dataset that will write to / read from a snapshot. |
SobolSample <T extends Number> | Generates points from the Sobol sequence. |
SpaceToBatchNd <T> | SpaceToBatch for ND tensors of type T. |
SparseApplyAdagradV2 <T> | adagrad 체계에 따라 '* var'및 '* accum'의 관련 항목을 업데이트합니다. |
SparseBincount <U extends Number> | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
SparseCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. |
SparseCrossHashed | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseCrossV2 | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseMatrixAdd | Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. |
SparseMatrixMatMul <T> | Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix. |
SparseMatrixMul | Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. |
SparseMatrixNNZ | Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. |
SparseMatrixOrderingAMD | Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. |
SparseMatrixSoftmax | Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixSoftmaxGrad | Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. |
SparseMatrixSparseCholesky | Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. |
SparseMatrixSparseMatMul | Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. |
SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixZeros | Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | SparseTensor를 (일괄 처리 된) CSRSparseMatrix로 변환합니다. |
Spence <T extends Number> | |
Split <T> | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
SplitV <T> | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
Squeeze <T> | Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. |
Stack <T> | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
Stage | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
StageClear | Op는 기본 컨테이너의 모든 요소를 제거합니다. |
StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
StatefulRandomBinomial <V extends Number> | |
StatefulStandardNormal <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulStandardNormalV2 <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulTruncatedNormal <U> | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
StatefulUniform <U> | Outputs random values from a uniform distribution. |
StatefulUniformFullInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatefulUniformInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number> | |
StatelessRandomBinomial <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. |
StatelessRandomGammaV2 <V extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
StatelessRandomGetAlg | Picks the best counter-based RNG algorithm based on device. |
StatelessRandomGetKeyCounter | 기기에 따라 최상의 알고리즘을 사용하여 키와 카운터로 시드를 스크램블합니다. |
StatelessRandomGetKeyCounterAlg | Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter. |
StatelessRandomNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
StatelessRandomPoisson <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. |
StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number> | 균등 분포에서 결정 론적 의사 난수 임의 정수를 출력합니다. |
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number> | 균등 분포에서 결정 론적 의사 난수 임의 정수를 출력합니다. |
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number> | 균등 분포에서 결정 론적 의사 난수 임의 정수를 출력합니다. |
StatelessRandomUniformV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number> | Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
StatsAggregatorHandleV2 | |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. |
StopGradient <T> | Stops gradient computation. |
StridedSlice <T> | Return a strided slice from `input`. |
StridedSliceAssign <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
StridedSliceGrad <U> | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
StringLower | Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. |
StringNGrams <T extends Number> | Creates ngrams from ragged string data. |
StringUpper | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
Sum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
SwitchCond <T> | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
TPUCompileSucceededAssert | Asserts that compilation succeeded. |
TPUEmbeddingActivations | An op enabling differentiation of TPU Embeddings. |
TPUExecute | Op that loads and executes a TPU program on a TPU device. |
TPUExecuteAndUpdateVariables | Op that executes a program with optional in-place variable updates. |
TPUOrdinalSelector | A TPU core selector Op. |
TPUPartitionedInput <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
TPUPartitionedOutput <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
TPUReplicatedInput <T> | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicatedOutput <T> | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
TPUReshardVariables | Op that reshards on-device TPU variables to specified state. |
TemporaryVariable <T> | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
TensorArray | 주어진 크기의 텐서 배열. |
TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
TensorArrayConcat <T> | Concat the elements from the TensorArray into value `value`. |
TensorArrayGather <T> | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayGrad | Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle. |
TensorArrayGradWithShape | Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. |
TensorArrayPack <T> | |
TensorArrayRead <T> | Read an element from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayScatter | Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements. |
TensorArraySize | Get the current size of the TensorArray. |
TensorArraySplit | Split the data from the input value into TensorArray elements. |
TensorArrayUnpack | |
TensorArrayWrite | Push an element onto the tensor_array. |
TensorListConcat <T> | 0 차원을 따라 목록의 모든 텐서를 연결합니다. |
TensorListConcatLists | |
TensorListConcatV2 <U> | 0 차원을 따라 목록의 모든 텐서를 연결합니다. |
TensorListElementShape <T extends Number> | The shape of the elements of the given list, as a tensor. |
TensorListFromTensor | Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`. |
TensorListGather <T> | Creates a Tensor by indexing into the TensorList. |
TensorListGetItem <T> | |
TensorListLength | Returns the number of tensors in the input tensor list. |
TensorListPopBack <T> | 입력 목록의 마지막 요소와 해당 요소를 제외한 모든 목록을 반환합니다. |
TensorListPushBack | Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`. |
TensorListPushBackBatch | |
TensorListReserve | 빈 요소가있는 주어진 크기의 목록입니다. |
TensorListResize | Resizes the list. |
TensorListScatter | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListScatterIntoExistingList | Scatters tensor at indices in an input list. |
TensorListScatterV2 | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListSetItem | |
TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
TensorListStack <T> | Stacks all tensors in the list. |
TensorMapErase | Returns a tensor map with item from given key erased. |
TensorMapHasKey | 지정된 키가지도에 있는지 여부를 반환합니다. |
TensorMapInsert | Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. |
TensorMapLookup <U> | Returns the value from a given key in a tensor map. |
TensorMapSize | 입력 텐서 맵의 텐서 수를 반환합니다. |
TensorMapStackKeys <T> | Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. |
TensorScatterAdd <T> | Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterMax <T> | |
TensorScatterMin <T> | |
TensorScatterSub <T> | Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterUpdate <T> | '인덱스'에 따라 기존 텐서에 '업데이트'를 분산시킵니다. |
TensorStridedSliceUpdate <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. |
ThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
ThreadPoolHandle | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
Tile <T> | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
Timestamp | Provides the time since epoch in seconds. |
ToBool | Converts a tensor to a scalar predicate. |
TopKUnique | Returns the TopK unique values in the array in sorted order. |
TopKWithUnique | Returns the TopK values in the array in sorted order. |
TridiagonalMatMul <T> | Calculate product with tridiagonal matrix. |
TridiagonalSolve <T> | Solves tridiagonal systems of equations. |
Unbatch <T> | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
UnbatchGrad <T> | Gradient of Unbatch. |
UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
UnicodeDecode <T extends Number> | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
UnicodeEncode | Encode a tensor of ints into unicode strings. |
Unique <T, V extends Number> | 텐서의 축을 따라 고유 한 요소를 찾습니다. |
UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
UniqueWithCounts <T, V extends Number> | 텐서의 축을 따라 고유 한 요소를 찾습니다. |
UnravelIndex <T extends Number> | Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. |
UnsortedSegmentJoin | Joins the elements of `inputs` based on `segment_ids`. |
Unstack <T> | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
UnwrapDatasetVariant | |
UpperBound <U extends Number> | 각 행을 따라 upper_bound (sorted_search_values, values)를 적용합니다. |
VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
VarIsInitializedOp | 리소스 핸들 기반 변수가 초기화되었는지 확인합니다. |
Variable <T> | Holds state in the form of a tensor that persists across steps. |
VariableShape <T extends Number> | Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. |
Where | Returns locations of nonzero / true values in a tensor. |
Where3 <T> | Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`. |
WorkerHeartbeat | Worker heartbeat op. |
WrapDatasetVariant | |
WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
XlaRecvFromHost <T> | An op to receive a tensor from the host. |
XlaSendToHost | 호스트에 텐서를 보내는 작업입니다. |
Xlog1py <T> | Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise. |
Zeros <T> | An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. |
ZerosLike <T> | Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x. |