Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

PrimitiveOp

публичный абстрактный класс PrimitiveOp

Известные прямые подклассы

Прервать , все , AllToAll <T>, AnonymousIteratorV2 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Любой , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertThat , Присвоить <T>, AssignAdd <T>, и 666 других.

Прервать	Вызвать исключение, чтобы прервать процесс при вызове.
Все	Вычисляет «логическое и» элементов по измерениям тензора.
AllToAll <T>	Операция по обмену данными между репликами TPU.
AnonymousIteratorV2	Контейнер для ресурса итератора.
AnonymousMemoryCache
AnonymousMultiDeviceIterator	Контейнер для ресурса итератора с несколькими устройствами.
АнонимныйСлучайныйГенератор
AnonymousSeedGenerator
Любой	Вычисляет «логическое ИЛИ» элементов по измерениям тензора.
ПрименитьAdagradV2 <T>	Обновите '* var' по схеме адаграда.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	Преобразование, которое утверждает, какие преобразования произойдут дальше.
Утвердить	Утверждает, что данное условие верно.
Назначить <T>	Обновите ref, присвоив ему значение.
AssignAdd <T>	Обновите "ref", добавив к нему "value".
AssignAddVariableOp	Добавляет значение к текущему значению переменной.
AssignSub <T>	Обновите «ref», вычтя из него «значение».
AssignSubVariableOp	Вычитает значение из текущего значения переменной.
AssignVariableOp	Присваивает новое значение переменной.
AutoShardDataset	Создает набор данных, разделяющий входной набор данных.
BandedTriangularSolve <T>
Барьер	Определяет барьер, который сохраняется при различных исполнениях графа.
БарьерЗакрыть	Закрывает данный барьер.
BarrierIncompleteSize	Вычисляет количество неполных элементов в заданном барьере.
БарьерВставкаМного	Для каждого ключа присваивает соответствующее значение указанному компоненту.
BarrierReadySize	Вычисляет количество полных элементов в заданном барьере.
BarrierTakeMany	Берет заданное количество завершенных элементов из барьера.
Партия	Недетерминированно пакетирует все входные тензоры.
BatchMatMulV2 <T>	Пакетно умножает срезы двух тензоров.
BatchToSpace <T>	BatchToSpace для 4-мерных тензоров типа T.
BatchToSpaceNd <T>	BatchToSpace для тензоров ND типа T.
BesselI0 <T расширяет число>
BesselI1 <T расширяет число>
BesselJ0 <T расширяет число>
BesselJ1 <T расширяет число>
BesselK0 <T расширяет число>
BesselK0e <T расширяет число>
BesselK1 <T расширяет число>
BesselK1e <T расширяет число>
BesselY0 <T расширяет число>
BesselY1 <T расширяет число>
Bitcast <U>	Преобразует тензор из одного типа в другой без копирования данных.
BlockLSTM <T расширяет число>	Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM для всех временных шагов.
BlockLSTMGrad <T расширяет число>	Вычисляет обратное распространение ячейки LSTM для всей временной последовательности.
BlockLSTMGradV2 <T расширяет число>	Вычисляет обратное распространение ячейки LSTM для всей временной последовательности.
BlockLSTMV2 <T расширяет число>	Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM для всех временных шагов.
BoostedTreesAggregateStats	Агрегирует сводку накопленной статистики для партии.
BoostedДеревья	Закрепите каждую функцию в зависимости от границ сегмента.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit	Вычисляет прирост для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разделении для этой функции.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2	Вычисляет прирост для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для каждого узла.
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature	Вычисляет прирост для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разделении для этой функции.
BoostedTreesCenterBias	Вычисляет априорное значение из обучающих данных (смещение) и заполняет первый узел предшествующим логитом.
BoostedTreesCreateEnsemble	Создает модель ансамбля дерева и возвращает дескриптор к ней.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	Создайте ресурс для потоков квантилей.
BoostedTreesDeserializeEnsemble	Десериализует конфигурацию ансамбля сериализованного дерева и заменяет текущее дерево ансамбль.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Создает дескриптор BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesExampleDebugOutputs	Выводы отладки / интерпретируемости модели для каждого примера.
BoostedДеревьяFlushQuantileОбзоры	Удалите сводки квантилей из каждого ресурса потока квантилей.
BoostedTreesGetEnsembleStates	Получает маркер метки ресурса ансамбля деревьев, количество деревьев и статистику роста.
BoostedДеревьяСделатьQuantileСводки	Создает сводку квантилей для партии.
BoostedTreesMakeStatsSummary	Создает сводку накопленной статистики для партии.
BoostedTreesPredict	Запускает несколько предикторов ансамбля аддитивной регрессии для входных экземпляров и вычисляет логиты.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries	Добавьте итоги квантилей к каждому ресурсу потока квантилей.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	Десериализуйте границы сегмента и отметьте готовность в текущем QuantileAccumulator.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	Сбросить сводки для ресурса квантиля потока.
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	Сгенерируйте границы сегмента для каждой функции на основе накопленных сводок.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Создает дескриптор BoostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesSerializeEnsemble	Сериализует ансамбль дерева в прототип.
BoostedTreesSparseAggregateStats	Агрегирует сводку накопленной статистики для партии.
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit	Вычисляет прирост для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разделении для этой функции.
BoostedTreesTrainingPredict	Запускает несколько предикторов ансамбля аддитивной регрессии для входных экземпляров и вычисляет обновление для кэшированных журналов.
BoostedTreesUpdateEnsemble	Обновляет ансамбль деревьев, добавляя слой к последнему выращиваемому дереву. или начав новое дерево.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2	Обновляет ансамбль деревьев, добавляя слой к последнему выращиваемому дереву или начав новое дерево.
BroadcastDynamicShape <T расширяет число>	Вернуть форму s0 op s1 с помощью трансляции.
BroadcastGradientArgs <T расширяет число>	Вернуть индексы редукции для вычисления градиентов s0 op s1 с широковещательной передачей.
BroadcastTo <T>	Передайте массив для совместимой формы.
Bucketize	Букетизирует «ввод» на основе «границ».
CSRSparseMatrixComponents <T>	Считывает компоненты CSR из пакета index.
CSRSparseMatrixToDense <T>	Преобразуйте (возможно, пакетную) CSRSparseMatrix в плотную.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T>	Преобразует (возможно, пакетный) CSRSparesMatrix в SparseTensor.
CSVDataset
CSVDatasetV2
CTCLossV2	Вычисляет потерю CTC (логарифмическую вероятность) для каждой записи пакета.
CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T расширяет число>	Проверяет тензор для значений NaN, -Inf и + Inf.
ВыбратьFastestDataset
ClipByValue <T>	Обрезает значения тензора до указанного минимального и максимального значений.
CollectiveBcastRecvV2 <U>	Принимает транслируемое значение тензора от другого устройства.
CollectiveBcastSendV2 <T>	Передает значение тензора одному или нескольким другим устройствам.
CollectiveGather <T расширяет число>	Взаимно накапливает несколько тензоров одинакового типа и формы.
CollectiveGatherV2 <T расширяет номер>	Взаимно накапливает несколько тензоров одинакового типа и формы.
CollectivePermute <T>	Операция по перестановке тензоров между реплицированными экземплярами TPU.
CollectiveReduceV2 <T расширяет число>	Взаимно уменьшает несколько тензоров одинакового типа и формы.
CombinedNonMaxSuppression	Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания оценки, Эта операция выполняет non_max_suppression для входных данных в пакете для всех классов.
CompressElement	Сжимает элемент набора данных.
ComputeBatchSize	Вычисляет статический размер пакета набора данных без частичных пакетов.
Concat <T>	Объединяет тензоры по одному измерению.
ConfigureDistributedTPU	Устанавливает централизованные структуры для распределенной системы TPU.
Настроить	Устанавливает TPUEmbedding в распределенной системе TPU.
Константа <T>	Оператор, производящий постоянное значение.
ConsumeMutexLock	Эта операция потребляет блокировку, созданную `MutexLock`.
ControlTrigger	Ничего не делает.
Копировать <T>	Скопируйте тензор из CPU-to-CPU или GPU-to-GPU.
CopyHost <T>	Скопируйте тензор на хост.
CountUpTo <T расширяет число>	Увеличивает ref, пока не достигнет предела.
CrossReplicaSum <T расширяет число>	Операция для суммирования входных данных по реплицированным экземплярам TPU.
CudnnRNNBackpropV3 <T расширяет число>	Шаг обратного распространения CudnnRNNV3.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T расширяет число>	Преобразует параметры CudnnRNN из канонической формы в пригодную для использования.
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T расширяет число>	Получает параметры CudnnRNN в канонической форме.
CudnnRNNV3 <T расширяет число>	RNN, поддерживаемый cuDNN.
CumulativeLogsumexp <T расширяет число>	Вычислите кумулятивное произведение тензора x вдоль оси.
DataServiceDataset	Создает набор данных, который считывает данные из службы tf.data.
DataServiceDatasetV2	Создает набор данных, который считывает данные из службы tf.data.
Набор данных	Возвращает количество элементов input_dataset.
DatasetFromGraph	Создает набор данных из заданного `graph_def`.
DatasetToGraphV2	Возвращает сериализованный GraphDef, представляющий input_dataset.
Доусн <T расширяет число>
DebugGradientIdentity <T>	Операция идентификации для отладки градиента.
DebugGradientRefIdentity <T>	Операция идентификации для отладки градиента.
DebugIdentity <T>	Предоставляет отображение идентичности входного тензора, не являющегося типом Ref, для отладки.
DebugIdentityV2 <T>	Debug Identity V2 Op.
DebugNanCount	Отладка счетчика значения NaN Op.
DebugNumericSummary	Отладочная цифровая сводка Op.
DebugNumericSummaryV2 <U расширяет число>	Отладка Numeric Summary V2 Op.
DecodeImage <T расширяет число>	Функция для decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg и decode_png.
DecodePaddedRaw <T расширяет число>	Переинтерпретируйте байты строки как вектор чисел.
DecodeProto	Операция извлекает поля из сериализованного сообщения протокола буферизации в тензоры.
DeepCopy <T>	Делает копию `x`.
DeleteIterator	Контейнер для ресурса итератора.
DeleteMemoryCache
DeleteMultiDeviceIterator	Контейнер для ресурса итератора.
DeleteRandomSeedGenerator
DeleteSeedGenerator
DeleteSessionTensor	Удалите тензор, указанный его дескриптором в сеансе.
DenseBincount <U расширяет число>	Подсчитывает количество появлений каждого значения в целочисленном массиве.
DenseCountSparseOutput <U расширяет число>	Выполняет подсчет бункеров разреженного вывода для входа tf.tensor.
DenseToCSRSparseMatrix	Преобразует плотный тензор в (возможно, пакетный) CSRSparseMatrix.
DestroyResourceOp	Удаляет ресурс, указанный дескриптором.
DestroyTemporaryVariable <T>	Уничтожает временную переменную и возвращает ее окончательное значение.
DeviceIndex	Вернуть индекс устройства, на котором работает операция.
DirectedInterleaveDataset	Замена для InterleaveDataset в фиксированном списке из N наборов данных.
DrawBoundingBoxesV2 <T расширяет число>	Нарисуйте ограничивающие рамки на пакете изображений.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
DummySeedGenerator
DynamicPartition <T>	Разбиение данных на тензоры num_partitions с использованием индексов из partitions.
DynamicStitch <T>	Чередование значений из тензоров "данных" в один тензор.
EditDistance	Вычисляет (возможно, нормализованное) расстояние редактирования Левенштейна.
Eig <U>	Вычисляет собственное разложение одной или нескольких квадратных матриц.
Эйнсум <T>	Тензорное сжатие в соответствии с соглашением Эйнштейна о суммировании.
Пустой <T>	Создает тензор заданной формы.
EmptyTensorList	Создает и возвращает пустой список тензоров.
EmptyTensorMap	Создает и возвращает пустую тензорную карту.
EncodeProto	Операция сериализует сообщения protobuf, предоставленные во входных тензорах.
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch	Операция, которая ставит в очередь TPUEmbedding список входных тензоров пакета.
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	Упрощает перенос кода, использующего tf.nn.embedding_lookup ().
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch	Операция, которая ставит в очередь входные индексы TPUEmbedding из SparseTensor.
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch	Упрощает перенос кода, использующего tf.nn.embedding_lookup_sparse ().
EnsureShape <T>	Обеспечивает соответствие формы тензора ожидаемой форме.
Введите <T>	Создает или находит дочерний фрейм и делает «данные» доступными для дочернего фрейма.
Erfinv <T расширяет число>
Евклидова норма <T>	Вычисляет евклидову норму элементов по измерениям тензора.
Выход <T>	Выходит из текущего фрейма в его родительский фрейм.
ExpandDims <T>	Вставляет размер 1 в форму тензора.
Экспериментальный	Создает набор данных, разделяющий входной набор данных.
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	Записывает размер каждого элемента input_dataset в байтах в StatsAggregator.
ЭкспериментальныйВыбратьFastestDataset
Экспериментальный набор данных	Возвращает количество элементов input_dataset.
ExperimentalDatasetToTFRecord	Записывает указанный набор данных в указанный файл, используя формат TFRecord.
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset	Создает набор данных, который объединяет входные элементы в SparseTensor.
ExperimentalLatencyStatsDataset	Записывает задержку создания элементов input_dataset в StatsAggregator.
ExperimentalMatchingFilesDataset
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	Создает набор данных, который отменяет максимальный внутриоперационный параллелизм.
ExperimentalParseExampleDataset	Преобразует input_dataset, содержащий прототипы Example в виде векторов DT_STRING, в набор данных Tensor или SparseTensor, представляющих анализируемые функции.
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset	Создает набор данных, который использует настраиваемый пул потоков для вычисления input_dataset.
ExperimentalRandomDataset	Создает набор данных, который возвращает псевдослучайные числа.
ExperimentalRebatchDataset	Создает набор данных, который изменяет размер пакета.
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
ExperimentalSlidingWindowDataset	Создает набор данных, который пропускает скользящее окно над input_dataset.
ExperimentalSqlDataset	Создает набор данных, который выполняет SQL-запрос и выдает строки набора результатов.
ExperimentalStatsAggregatorHandle	Создает ресурс менеджера статистики.
ExperimentalStatsAggregatorSummary	Создает сводку любой статистики, записанной данным менеджером статистики.
ExperimentalUnbatchDataset	Набор данных, который разбивает входные элементы на несколько элементов.
Expint <T расширяет число>
ExtractGlimpseV2	Извлекает проблеск из входного тензора.
ExtractVolumePatches <T расширяет число>	Извлеките патчи из input и поместите их в выходное измерение «depth».
Заполните <U>	Создает тензор, заполненный скалярным значением.
FinalizeDataset	Создает набор данных, применяя tf.data.Options к input_dataset.
Отпечаток пальца	Создает значения отпечатков пальцев.
FresnelCos <T расширяет число>
FresnelSin <T расширяет число>
FusedBatchNormGradV3 <T расширяет число, U расширяет число>	Градиент для пакетной нормализации.
FusedBatchNormV3 <T расширяет число, U расширяет число>	Пакетная нормализация.
GRUBlockCell <T расширяет номер>	Вычисляет прямое распространение ячейки ГРУ для 1 временного шага.
GRUBlockCellGrad <T расширяет число>	Вычисляет обратное распространение ячейки ГРУ для 1 временного шага.
Собрать <T>	Собираем срезы от оси params, axis, в соответствии с index.
GatherNd <T>	Соберите срезы из `params` в тензор с формой, заданной` index`.
GenerateBoundingBoxProposals	Эта операция создает область интересов из заданных ограничивающих рамок (bbox_deltas), закодированных с помощью якорей в соответствии с уравнением 2 в arXiv: 1506.01497 Операция выбирает верхние блоки оценки `pre_nms_topn`, декодирует их относительно якорей, применяет немаксимальное подавление к перекрывающимся блокам со значением пересечения-над-объединению (iou) выше, чем` nms_threshold`, отбрасывая блоки, у которых более короткая сторона меньше ` min_size`.
GetOptions	Возвращает tf.data.Options, прикрепленный к input_dataset.
GetSessionHandle	Сохраните входной тензор в состоянии текущего сеанса.
GetSessionTensor <T>	Получить значение тензора, указанное его дескриптором.
ГарантияКонст <T>	Дает гарантии исполняющей среде TF, что входной тензор является константой.
Хеш-таблица	Создает неинициализированную хеш-таблицу.
HistogramFixedWidth <U расширяет число>	Вернуть гистограмму значений.
Идентичность <T>	Возвращает тензор той же формы и содержимого, что и входной тензор или значение.
IdentityN	Возвращает список тензоров той же формы и содержимого, что и входные данные. тензоры.
IgnoreErrorsDataset	Создает набор данных, содержащий элементы input_dataset, игнорируя ошибки.
ImageProjectiveTransformV2 <T расширяет число>	Применяет данное преобразование к каждому из изображений.
ImageProjectiveTransformV3 <T расширяет число>	Применяет данное преобразование к каждому из изображений.
ImmutableConst <T>	Возвращает неизменяемый тензор из области памяти.
InfeedDequeue <T>	Заполнитель op для значения, которое будет передано в вычисление.
InfeedDequeueTuple	Извлекает несколько значений из источника в виде кортежа XLA.
InfeedEnqueue	Операция, которая передает в вычисление одно значение Tensor.
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer	Операция, которая ставит предварительно линеаризованный буфер в очередь на вход TPU.
InfeedEnqueueTuple	Подает несколько значений Tensor в вычисление в виде кортежа XLA.
InitializeTable	Инициализатор таблицы, который принимает два тензора для ключей и значений соответственно.
InitializeTableFromDataset
InitializeTableFromTextFile	Инициализирует таблицу из текстового файла.
InplaceAdd <T>	Добавляет v в указанные строки x.
InplaceSub <T>	Вычитает `v` в указанные строки` x`.
InplaceUpdate <T>	Обновляет указанные строки «i» значениями «v».
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	Проверяет, инициализирован ли ансамбль деревьев.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Проверяет, инициализирован ли поток квантилей.
IsVariableInitialized	Проверяет, инициализирован ли тензор.
Изотоническая регрессия <U расширяет число>	Решает ряд проблем изотонической регрессии.
IteratorGetDevice	Возвращает имя устройства, на котором был размещен `ресурс`.
KMC2ChainИнициализация	Возвращает индекс точки данных, которая должна быть добавлена к начальному набору.
KmeansPlusPlusИнициализация	Выбирает num_to_sample строк ввода, используя критерий KMeans ++.
KthOrderStatistic	Вычисляет статистику K-го порядка набора данных.
LMDBDataset	Создает набор данных, который генерирует пары ключ-значение в одном или нескольких файлах LMDB.
LSTMBlockCell <T расширяет номер>	Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM для 1 временного шага.
LSTMBlockCellGrad <T расширяет число>	Вычисляет обратное распространение ячейки LSTM для 1 временного шага.
LinSpace <T расширяет число>	Создает значения в интервале.
LoadTPUEmbeddingADAMP Параметры	Загрузите параметры внедрения ADAM.
LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug	Загрузите параметры внедрения ADAM с поддержкой отладки.
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Загрузите параметры внедрения Adadelta.
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	Загрузите параметры Adadelta с поддержкой отладки.
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters	Загрузите параметры встраивания Adagrad.
LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	Загрузите параметры внедрения Adagrad с поддержкой отладки.
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Параметры внедрения RMSProp, центрированные по нагрузке.
LoadTPUEmbeddingFTRLParameters	Загрузите параметры внедрения FTRL.
LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug	Загрузите параметры внедрения FTRL с поддержкой отладки.
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	Параметры встраивания оценки частоты нагрузки.
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug	Параметры встраивания оценки частоты нагрузки с поддержкой отладки.
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Загрузите параметры встраивания MDL Adagrad Light.
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters	Параметры встраивания Load Momentum.
LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug	Параметры внедрения Load Momentum с поддержкой отладки.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Загрузите проксимальные параметры встраивания Adagrad.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	Загрузите проксимальные параметры внедрения Adagrad с поддержкой отладки.
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters	Загрузите параметры внедрения RMSProp.
LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	Загрузите параметры внедрения RMSProp с поддержкой отладки.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Загрузите параметры внедрения SGD.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug	Загрузите параметры внедрения SGD.
LookupTableExport <T, U>	Выводит все ключи и значения в таблицу.
LookupTableFind <U>	Ищет ключи в таблице, выводит соответствующие значения.
LookupTableImport	Заменяет содержимое таблицы указанными ключами и значениями.
LookupTableInsert	Обновляет таблицу, чтобы связать ключи со значениями.
LookupTableRemove	Удаляет ключи и связанные с ними значения из таблицы.
LookupTableSize	Вычисляет количество элементов в данной таблице.
LoopCond	Перенаправляет вход на выход.
LowerBound <U расширяет число>	Применяет lower_bound (sorted_search_values, values) к каждой строке.
Lu <T, U расширяет число>	Вычисляет LU-разложение одной или нескольких квадратных матриц.
MakeUnique	Сделайте все элементы в не-пакетном измерении уникальными, но «близкими» к их начальное значение.
MapClear	Op удаляет все элементы в нижележащем контейнере.
MapIncompleteSize	Op возвращает количество неполных элементов в базовом контейнере.
MapPeek	Оператор просматривает значения по указанному ключу.
MapSize	Op возвращает количество элементов в базовом контейнере.
MapStage	Этап (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как хеш-таблица.
MapUnstage	Op удаляет и возвращает значения, связанные с ключом из нижележащего контейнера.
MapUnstageNoKey	Op удаляет и возвращает случайное (ключ, значение) из нижележащего контейнера.
MatrixDiagPartV2 <T>	Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора.
MatrixDiagPartV3 <T>	Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора.
MatrixDiagV2 <T>	Возвращает пакетный диагональный тензор с заданными пакетными диагональными значениями.
MatrixDiagV3 <T>	Возвращает пакетный диагональный тензор с заданными пакетными диагональными значениями.
MatrixSetDiagV2 <T>	Возвращает пакетный матричный тензор с новыми пакетными диагональными значениями.
MatrixSetDiagV3 <T>	Возвращает пакетный матричный тензор с новыми пакетными диагональными значениями.
Макс <T>	Вычисляет максимум элементов по размеру тензора.
MaxIntraOpParallelismDataset	Создает набор данных, который отменяет максимальный внутриоперационный параллелизм.
Объединить <T>	Пересылает значение доступного тензора из "входов" в "выход".
Мин <T>	Вычисляет минимум элементов по размеру тензора.
MirrorPad <T>	Добавляет тензор к зеркальным значениям.
MirrorPadGrad <T>	Градиент для `MirrorPad` op.
MlirPassthroughOp	Оборачивает произвольное вычисление MLIR, выраженное в виде модуля, с функцией main ().
MulNoNan <T>	Поэлементно возвращает x * y.
MutableDenseHashTable	Создает пустую хеш-таблицу, которая использует тензоры в качестве резервного хранилища.
MutableHashTable	Создает пустую хеш-таблицу.
MutableHashTableOfTensors	Создает пустую хеш-таблицу.
Мьютекс	Создает ресурс Mutex, который может быть заблокирован MutexLock.
MutexLock	Блокирует ресурс мьютекса.
NcclAllReduce <T расширяет число>	Выводит тензор, содержащий уменьшение всех входных тензоров.
NcclBroadcast <T расширяет номер>	Посылает `input` всем устройствам, подключенным к выходу.
NcclReduce <T расширяет число>	Уменьшает input с num_devices с помощью сокращения до одного устройства.
Ndtri <T расширяет число>
БлижайшиеСоседи	Выбирает k ближайших центров для каждой точки.
NextAfter <T расширяет число>	Поэлементно возвращает следующее представимое значение x1 в направлении x2.
NextIteration <T>	Делает входные данные доступными для следующей итерации.
Нет	Ничего не делает.
NonDeterministicInts <U>	Недетерминированно генерирует некоторые целые числа.
NonMaxSuppressionV5 <T расширяет число>	Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания оценки, отсекая блоки, которые имеют высокое пересечение-над-объединением (IOU), перекрываются с ранее выбранными блоками.
NonSerializableDataset
OneHot <U>	Возвращает горячий тензор.
OnesLike <T>	Возвращает тензор единиц той же формы и типа, что и x.
OptimizeDatasetV2	Создает набор данных, применяя соответствующие оптимизации к `input_dataset`.
Параметры	Создает набор данных, прикрепляя tf.data.Options к input_dataset.
OrderedMapClear	Op удаляет все элементы в нижележащем контейнере.
OrderedMapIncompleteSize	Op возвращает количество неполных элементов в базовом контейнере.
OrderedMapPeek	Оператор просматривает значения по указанному ключу.
OrderedMapSize	Op возвращает количество элементов в базовом контейнере.
OrderedMapStage	Этап (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как заказанный ассоциативный контейнер.
OrderedMapUnstage	Op удаляет и возвращает значения, связанные с ключом из нижележащего контейнера.
OrderedMapUnstageNoKey	Op удаляет и возвращает элемент (ключ, значение) с наименьшим ключ из нижележащего контейнера.
OutfeedDequeue <T>	Извлекает один тензор из выходных данных вычислений.
OutfeedDequeueTuple	Получите несколько значений из выходного канала вычислений.
OutfeedDequeueTupleV2	Получите несколько значений из выходного канала вычислений.
OutfeedDequeueV2 <T>	Извлекает один тензор из выходных данных вычислений.
OutfeedEnqueue	Поставить тензор в очередь на выходе вычислений.
OutfeedEnqueueTuple	Поставить в очередь несколько значений Tensor на выходе вычислений.
Pad <T>	Добавляет тензор.
ParallelBatchDataset
ParallelConcat <T>	Объединяет список тензоров N по первому измерению.
ParallelDynamicStitch <T>	Чередование значений из тензоров "данных" в один тензор.
ParseExampleDatasetV2	Преобразует input_dataset, содержащий прототипы Example в виде векторов DT_STRING, в набор данных Tensor или SparseTensor, представляющих анализируемые функции.
ParseExampleV2	Преобразует вектор tf.Example protos (в виде строк) в типизированные тензоры.
ParseSequenceExampleV2	Преобразует вектор протоколов tf.io.SequenceExample (в виде строк) в типизированные тензоры.
Заполнитель <T>	Заполнитель op для значения, которое будет передано в вычисление.
PlaceholderWithDefault <T>	Операция-заполнитель, которая проходит через `input`, когда ее вывод не подается.
Прелинеаризовать	Операция, которая линеаризует одно значение Tensor в тензор непрозрачного варианта.
PrelinearizeTuple	Операция, которая линеаризует несколько значений Tensor в непрозрачный вариант тензора.
Распечатать	Печатает скаляр в виде строки.
PrivateThreadPoolDataset	Создает набор данных, который использует настраиваемый пул потоков для вычисления input_dataset.
Прод <T>	Вычисляет произведение элементов по измерениям тензора.
QuantizeAndDequantizeV4 <T расширяет число>	Возвращает градиент QuantizeAndDequantizeV4.
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T расширяет число>	Возвращает градиент QuantizeAndDequantizeV4.
QuantizedConcat <T>	Объединяет квантованные тензоры по одному измерению.
QuantizedConcatV2 <T>
QuantizedConv2DAndRelu <V>
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndRequantize <V>
QuantizedConv2DPerChannel <V>	Вычисляет QuantizedConv2D для каждого канала.
QuantizedConv2DWithBias <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedDepthwiseConv2D <V>	Вычисляет квантованный по глубине Conv2D.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V>	Вычисляет квантованный по глубине Conv2D со смещением.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V>	Вычисляет квантованный по глубине Conv2D с Bias и Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Вычисляет квантованный по глубине Conv2D с Bias, Relu и Requantize.
QuantizedMatMulWithBias <W>	Выполняет квантованное матричное умножение «a» на матрицу «b» со сложением смещения.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W расширяет число>
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V>	Выполните квантованное матричное умножение «a» на матрицу «b» со сложением смещения и повторным объединением.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Выполните квантованное матричное умножение «a» на матрицу «b» со смещением, сложением и повторным преобразованием, и переквантованием слияния.
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedReshape <T>	Изменяет квантованный тензор согласно операции Reshape op.
RaggedBincount <U расширяет число>	Подсчитывает количество появлений каждого значения в целочисленном массиве.
RaggedCountSparseOutput <U расширяет число>	Выполняет подсчет бункеров с разреженным выходом для неровного входа тензора.
RaggedCross <T, U расширяет число>	Создает перекрестие признаков из списка тензоров и возвращает его как RaggedTensor.
RaggedGather <T расширяет число, U>	Собираем рваные срезы от оси `params`` 0` в соответствии с `index`.
RaggedRange <U расширяет число, T расширяет число>	Возвращает RaggedTensor, содержащий указанные последовательности чисел.
RaggedTensorFromVariant <U расширяет число, T>	Декодирует тензор варианта в тензор RaggedTensor.
RaggedTensorToSparse <U>	Преобразует RaggedTensor в SparseTensor с теми же значениями.
RaggedTensorToTensor <U>	Создайте плотный тензор из рваного тензора, возможно, изменив его форму.
RaggedTensorToVariant	Кодирует RaggedTensor в вариант Tensor.
RaggedTensorToVariantGradient <U>	Помощник, используемый для вычисления градиента для RaggedTensorToVariant.
Диапазон <T расширяет число>	Создает последовательность чисел.
Классифицировать	Возвращает ранг тензора.
ReadVariableOp <T>	Читает значение переменной.
RebatchDataset	Создает набор данных, который изменяет размер пакета.
RebatchDatasetV2	Создает набор данных, который изменяет размер пакета.
Recv <T>	Получает именованный тензор от send_device на recv_device.
RecvTPUEmbeddingActivations	Операция, которая получает активации внедрения на TPU.
ReduceAll	Вычисляет «логическое и» элементов по измерениям тензора.
ReduceAny	Вычисляет «логическое ИЛИ» элементов по измерениям тензора.
ReduceMax <T>	Вычисляет максимум элементов по размеру тензора.
ReduceMin <T>	Вычисляет минимум элементов по размеру тензора.
ReduceProd <T>	Вычисляет произведение элементов по измерениям тензора.
ReduceSum <T>	Вычисляет сумму элементов по измерениям тензора.
RefEnter <T>	Создает или находит дочерний фрейм и делает «данные» доступными для дочернего фрейма.
RefExit <T>	Выходит из текущего фрейма в его родительский фрейм.
RefIdentity <T>	Возвращает тот же тензор ссылок, что и входной тензор ссылок.
RefMerge <T>	Пересылает значение доступного тензора из "входов" в "выход".
RefNextIteration <T>	Делает входные данные доступными для следующей итерации.
RefSelect <T>	Перенаправляет элемент index из входов в output.
RefSwitch <T>	Перенаправляет тензор ref `data` в выходной порт, определяемый` pred`.
RegisterDataset	Регистрирует набор данных в службе tf.data.
RequantizationRangePerChannel	Вычисляет диапазон переквантизации для каждого канала.
RequantizePerChannel <U>	Рекантизирует ввод с минимальными и максимальными значениями, известными для каждого канала.
Изменить форму <T>	Изменяет форму тензора.
ResourceAccumulatorApplyGradient	Применяет градиент к данному аккумулятору.
ResourceAccumulatorNumAccumulated	Возвращает количество градиентов, агрегированных в данных аккумуляторах.
ResourceAccumulatorSetGlobalStep	Обновляет аккумулятор новым значением global_step.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>	Извлекает средний градиент в данном ConditionalAccumulator.
ResourceApplyAdagradV2	Обновите '* var' по схеме адаграда.
ResourceApplyAdamWithAmsgrad	Обновите '* var' в соответствии с алгоритмом Адама.
РесурсПрименитьКерасМоментум	Обновите '* var' в соответствии со схемой импульса.
ResourceConditionalAccumulator	Условный аккумулятор для агрегирования градиентов.
ResourceCountUpTo <T расширяет число>	Увеличивает переменную, на которую указывает «ресурс», пока не достигнет «предела».
ResourceGather <U>	Соберите срезы из переменной, на которую указывает `resource`, в соответствии с` index`.
ResourceGatherNd <U>
ResourceScatterAdd	Добавляет разреженные обновления в переменную, на которую ссылается `resource`.
ResourceScatterDiv	Разделяет разреженные обновления на переменную, на которую ссылается `resource`.
ResourceScatterMax	Уменьшает количество редких обновлений в переменной, на которую ссылается `resource`, с помощью операции` max`.
ResourceScatterMin	Уменьшает количество редких обновлений в переменной, на которую ссылается `resource`, с помощью операции` min`.
ResourceScatterMul	Умножает редкие обновления на переменную, на которую ссылается `resource`.
ResourceScatterNdAdd	Применяет редкое добавление к отдельным значениям или фрагментам в переменной.
ResourceScatterNdMax
ResourceScatterNdMin
ResourceScatterNdSub	Применяет разреженное вычитание к отдельным значениям или фрагментам в переменной.
ResourceScatterNdUpdate	Применяет редкие `обновления` к отдельным значениям или фрагментам в заданном переменная согласно "индексам".
ResourceScatterSub	Вычитает редкие обновления из переменной, на которую ссылается `resource`.
ResourceScatterUpdate	Назначает разреженные обновления переменной, на которую ссылается `resource`.
ResourceSparseApplyAdagradV2	Обновите соответствующие записи в '* var' и '* accum' согласно схеме adagrad.
ResourceSparseApplyKerasMomentum	Обновите соответствующие записи в '* var' и '* accum' в соответствии со схемой импульса.
ResourceStridedSliceAssign	Присвойте значение `value` нарезанной ссылке l-значения` ref`.
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters	Получить параметры внедрения ADAM.
ПолучитьTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug	Получение параметров внедрения ADAM с поддержкой отладки.
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Получить параметры внедрения Adadelta.
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	Получение параметров внедрения Adadelta с поддержкой отладки.
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters	Получить параметры внедрения Adagrad.
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	Получение параметров внедрения Adagrad с поддержкой отладки.
ПолучитьTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Получить центрированные параметры внедрения RMSProp.
Получить TPUEmbeddingFTRLParameters	Получить параметры внедрения FTRL.
ПолучитьTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug	Получение параметров внедрения FTRL с поддержкой отладки.
ПолучитьTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	Получить параметры встраивания оценки частоты.
ПолучитьTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug	Получение параметров внедрения оценщика частоты с поддержкой отладки.
ПолучитьTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Получить параметры внедрения MDL Adagrad Light.
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters	Получить параметры внедрения Momentum.
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug	Получение параметров внедрения Momentum с поддержкой отладки.
ПолучитьTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Получите проксимальные параметры встраивания Adagrad.
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	Получение ближайших параметров внедрения Adagrad с поддержкой отладки.
Получить TPUEmbeddingProximalYogiParameters
ПолучитьTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
ПолучитьTPUEmbeddingRMSPropParameters	Получите параметры внедрения RMSProp.
ПолучитьTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	Получение параметров внедрения RMSProp с поддержкой отладки.
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Получить параметры внедрения SGD.
ПолучитьTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug	Получение параметров внедрения SGD с поддержкой отладки.
Обратный <T>	Обращает определенные размерности тензора.
ReverseSequence <T>	Переворачивает срезы переменной длины.
RiscAbs <T расширяет число>
RiscAdd <T расширяет число>	Поэлементно возвращает x + y.
RiscBinaryArithmetic <T расширяет число>
RiscBinaryComparison
RiscBitcast <U>
RiscBroadcast <T>
RiscCast <U>
RiscCeil <T расширяет число>
RiscCholesky <T расширяет число>
RiscConcat <T>
RiscConv <T расширяет число>
RiscCos <T расширяет число>
RiscDiv <T расширяет число>
RiscDot <T расширяет число>
RiscExp <T расширяет число>
RiscFft <T>
RiscFloor <T расширяет номер>
RiscGather <T>
RiscImag <U расширяет число>
RiscIsFinite
RiscLog <T расширяет число>
RiscLogicalAnd
RiscLogicalNot
RiscLogicalOr
RiscMax <T расширяет число>	Поэлементно возвращает max (x, y).
RiscMin <T расширяет число>
RiscMul <T расширяет число>
RiscNeg <T расширяет число>
RiscPad <T расширяет число>
RiscPool <T расширяет число>
RiscPow <T расширяет число>
RiscRandomУниформа
RiscReal <U расширяет число>
RiscReduce <T расширяет число>
RiscRem <T расширяет число>
RiscReshape <T расширяет число>
RiscReverse <T расширяет число>
RiscScatter <U расширяет число>
RiscShape <U расширяет число>
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	Увеличьте счетчик ГСЧ на основе счетчика.
RngSkip	Увеличьте счетчик ГСЧ на основе счетчика.
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>	Применяет редкое добавление к отдельным значениям или фрагментам в переменной.
ScatterNdMax <T>	Вычисляет поэлементный максимум.
ScatterNdMin <T>	Вычисляет элементарный минимум.
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>	Вычитает редкие обновления ссылки на переменную.
ScatterUpdate <T>	Applies sparse updates to a variable reference.
SelectV2 <T>
Send	Sends the named tensor from send_device to recv_device.
SendTPUEmbeddingGradients	Выполняет градиентные обновления таблиц внедрения.
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>	Returns the shape of a tensor.
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	Shuts down a running distributed TPU system.
Size <U extends Number>	Возвращает размер тензора.
Skipgram	Parses a text file and creates a batch of examples.
SleepDataset
Slice <T>	Return a slice from 'input'.
SlidingWindowDataset	Создает набор данных, который пропускает скользящее окно над input_dataset.
Snapshot <T>	Returns a copy of the input tensor.
SnapshotDataset	Создает набор данных, который будет записывать / читать из снимка.
SobolSample <T extends Number>	Generates points from the Sobol sequence.
SpaceToBatchNd <T>	SpaceToBatch for ND tensors of type T.
SparseApplyAdagradV2 <T>	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the adagrad scheme.
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	Возвращает количество ненулевых элементов 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	Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix.
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>	Упаковывает список тензоров ранга N `R` в один тензор ранга` (R + 1) `.
Stage	Stage values similar to a lightweight Enqueue.
StageClear	Op removes all elements in the underlying container.
StagePeek	Op peeks at the values at the specified index.
StageSize	Op возвращает количество элементов в базовом контейнере.
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>	Выводит случайные целые числа из равномерного распределения.
StatefulUniformInt <U>	Выводит случайные целые числа из равномерного распределения.
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	Скремблирует начальное число в ключ и счетчик, используя лучший алгоритм в зависимости от устройства.
StatelessRandomGetKeyCounterAlg	Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter.
StatelessRandomNormalV2 <U extends Number>	Выводит детерминированные псевдослучайные значения из нормального распределения.
StatelessRandomPoisson <W extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution.
StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number>	Выводит детерминированные псевдослучайные целые числа из равномерного распределения.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number>	Выводит детерминированные псевдослучайные целые числа из равномерного распределения.
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number>	Выводит детерминированные псевдослучайные целые числа из равномерного распределения.
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>	Вычисляет сумму элементов по измерениям тензора.
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>	Операция, которая демультиплексирует тензор, который должен быть сегментирован XLA в список разделенных выходы вне вычислений XLA.
TPUReplicateMetadata	Metadata indicating how the TPU computation should be replicated.
TPUReplicatedInput <T>	Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation.
TPUReplicatedOutput <T>	Подключает N выходов из N-стороннего реплицированного вычисления TPU.
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	An array of Tensors of given size.
TensorArrayClose	Удалите TensorArray из контейнера ресурсов.
TensorArrayConcat <T>	Concat the elements from the TensorArray into value `value`.
TensorArrayGather <T>	Соберите определенные элементы из TensorArray в выходной `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>	Concats all tensors in the list along the 0th dimension.
TensorListConcatLists
TensorListConcatV2 <U>	Concats all tensors in the list along the 0th dimension.
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	Возвращает количество тензоров во входном списке тензоров.
TensorListPopBack <T>	Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element.
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	List of the given size with empty elements.
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	Returns whether the given key exists in the map.
TensorMapInsert	Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted.
TensorMapLookup <U>	Возвращает значение из заданного ключа в тензорной карте.
TensorMapSize	Возвращает количество тензоров во входной карте тензоров.
TensorMapStackKeys <T>	Возвращает тензорный стек всех ключей в тензорной карте.
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>	Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`.
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	Преобразует тензор в скалярный предикат.
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>	Отменяет работу Batch для одного выходного 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>	Finds unique elements along an axis of a tensor.
UniqueDataset	Создает набор данных, содержащий уникальные элементы input_dataset.
UniqueWithCounts <T, V extends Number>	Finds unique elements along an axis of a tensor.
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>	Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row.
VarHandleOp	Creates a handle to a Variable resource.
VarIsInitializedOp	Checks whether a resource handle-based variable has been initialized.
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	Возвращает расположение ненулевых / истинных значений в тензоре.
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	An op to send a tensor to the host.
Xlog1py <T>	Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise.
ZerosLike <T>	Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x.

A base class for Op implementations that are backed by a single Operation .

Each operation registered in the TensorFlow core is a primitive and is provided as a PrimitiveOp . Custom operations working with only one primitive may also derive from this class.

Публичные методы

последнее логическое значение	равно (объект объект)
final int	hashCode ()
Операция	op () Возвращает базовую `Operation`
последняя строка	toString ()

Унаследованные методы

Из класса java.lang.Object

логический	равно (объект arg0)
последний класс <?>	getClass ()
int	hashCode ()
окончательная пустота	уведомить ()
окончательная пустота	notifyAll ()
Нить	toString ()
окончательная пустота	ждать (длинный arg0, int arg1)
окончательная пустота	ждать (длинный arg0)
окончательная пустота	ждать ()

Публичные методы

public final boolean equals (Object obj)

public final int hashCode ()

public Operation op ()

Возвращает базовую Operation

PrimitiveOp

Публичные методы

Унаследованные методы

Публичные методы

public final boolean equals (Object obj)

public final int hashCode ()

public Operation op ()

public final String toString ()