アボート | 呼び出されたときにプロセスを中止するには、例外を発生させます。 |
全て | テンソルの次元全体で要素の「論理積」を計算します。 |
AllToAll <T> | TPUレプリカ間でデータを交換するための操作。 |
AnonymousIteratorV2 | イテレータリソースのコンテナ。 |
AnonymousMemoryCache | |
AnonymousMultiDeviceIterator | マルチデバイスイテレータリソースのコンテナ。 |
AnonymousRandomSeedGenerator | |
AnonymousSeedGenerator | |
どれでも | テンソルの次元全体で要素の「論理和」を計算します。 |
ApplyAdagradV2 <T> | adagradスキームに従って「* var」を更新します。 |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | 次に発生する変換を表明する変換。 |
AssertThat | 指定された条件が真であることを表明します。 |
割り当て<T> | 'value'を割り当てて 'ref'を更新します。 |
AssignAdd <T> | 'value'を追加して 'ref'を更新します。 |
AssignAddVariableOp | 変数の現在の値に値を追加します。 |
AssignSub <T> | 'value'を減算して 'ref'を更新します。 |
AssignSubVariableOp | 変数の現在の値から値を減算します。 |
AssignVariableOp | 変数に新しい値を割り当てます。 |
AutoShardDataset | 入力データセットをシャーディングするデータセットを作成します。 |
BandedTriangularSolve <T> | |
バリア | さまざまなグラフの実行にわたって持続するバリアを定義します。 |
BarrierClose | 指定されたバリアを閉じます。 |
BarrierIncompleteSize | 指定されたバリア内の不完全な要素の数を計算します。 |
BarrierInsertMany | キーごとに、指定されたコンポーネントにそれぞれの値を割り当てます。 |
BarrierReadySize | 指定されたバリア内の完全な要素の数を計算します。 |
BarrierTakeMany | バリアから指定された数の完成した要素を取得します。 |
バッチ | すべての入力テンソルを非決定的にバッチ処理します。 |
BatchMatMulV2 <T> | 2つのテンソルのスライスをバッチで乗算します。 |
BatchMatMulV3 <V> | 2つのテンソルのスライスをバッチで乗算します。 |
BatchToSpace <T> | タイプTの4DテンソルのBatchToSpace。 |
BatchToSpaceNd <T> | タイプTのNDテンソルのBatchToSpace。 |
BesselI0 <Tは数を拡張します> | |
BesselI1 <Tは数を拡張します> | |
BesselJ0 <Tは数を拡張します> | |
BesselJ1 <Tは数を拡張します> | |
BesselK0 <Tは数を拡張します> | |
BesselK0e <Tは数を拡張します> | |
BesselK1 <Tは数を拡張します> | |
BesselK1e <Tは数を拡張します> | |
BesselY0 <Tは数を拡張します> | |
BesselY1 <Tは数を拡張します> | |
Bitcast <U> | データをコピーせずに、あるタイプから別のタイプにテンソルをビットキャストします。 |
BlockLSTM <Tは数を拡張します> | すべてのタイムステップのLSTMセル順伝播を計算します。 |
BlockLSTMGrad <Tは数を拡張します> | 時系列全体のLSTMセル後方伝搬を計算します。 |
BlockLSTMGradV2 <Tは数を拡張します> | 時系列全体のLSTMセル後方伝搬を計算します。 |
BlockLSTMV2 <Tは数を拡張します> | すべてのタイムステップのLSTMセル順伝播を計算します。 |
BoostedTreesAggregateStats | バッチの累積統計の要約を集約します。 |
BoostedTreesBucketize | バケットの境界に基づいて各機能をバケット化します。 |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | 各機能のゲインを計算し、その機能の可能な限り最良の分割情報を返します。 |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | 各機能のゲインを計算し、各ノードの可能な限り最良の分割情報を返します。 |
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | 各機能のゲインを計算し、その機能の可能な限り最良の分割情報を返します。 |
BoostedTreesCenterBias | トレーニングデータ(バイアス)から事前分布を計算し、最初のノードにロジットの事前分布を入力します。 |
BoostedTreesCreateEnsemble | ツリーアンサンブルモデルを作成し、それにハンドルを返します。 |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | 分位ストリームのリソースを作成します。 |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | シリアル化されたツリーアンサンブル構成を逆シリアル化し、現在のツリーを置き換えます アンサンブル。 |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | BoostedTreesEnsembleResourceへのハンドルを作成します |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | 各例のデバッグ/モデルの解釈可能性の出力。 |
BoostedTreesFlushQuantileSummaries | 各分位ストリームリソースから分位サマリーをフラッシュします。 |
BoostedTreesGetEnsembleStates | ツリーアンサンブルリソーススタンプトークン、ツリーの数、および増加する統計を取得します。 |
BoostedTreesMakeQuantileSummaries | バッチの分位数の要約を作成します。 |
BoostedTreesMakeStatsSummary | バッチの累積統計の要約を作成します。 |
BoostedTreesPredict | 入力インスタンスで複数の加法回帰アンサンブル予測子を実行し、 ロジットを計算します。 |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | 各分位ストリームリソースに分位サマリーを追加します。 |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | バケット境界と準備完了フラグを現在のQuantileAccumulatorに逆シリアル化します。 |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | 分位ストリームリソースの要約をフラッシュします。 |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | 蓄積された要約に基づいて、各機能のバケット境界を生成します。 |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | BoostedTreesQuantileStreamResourceへのハンドルを作成します。 |
BoostedTreesSerializeEnsemble | ツリーアンサンブルをプロトにシリアル化します。 |
BoostedTreesSparseAggregateStats | バッチの累積統計の要約を集約します。 |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | 各機能のゲインを計算し、その機能の可能な限り最良の分割情報を返します。 |
BoostedTreesTrainingPredict | 入力インスタンスで複数の加法回帰アンサンブル予測子を実行し、 キャッシュされたロジットの更新を計算します。 |
BoostedTreesUpdateEnsemble | 成長している最後のツリーにレイヤーを追加することにより、ツリーアンサンブルを更新します または新しいツリーを開始します。 |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | 成長している最後のツリーにレイヤーを追加することにより、ツリーアンサンブルを更新します または新しいツリーを開始します。 |
BroadcastDynamicShape <Tは数を拡張します> | ブロードキャストでs0ops1の形状を返します。 |
BroadcastGradientArgs <Tは数を拡張します> | ブロードキャストでs0ops1の勾配を計算するための削減インデックスを返します。 |
BroadcastTo <T> | 互換性のある形状の配列をブロードキャストします。 |
バケット化 | 「境界」に基づいて「入力」をバケット化します。 |
CSRSparseMatrixComponents <T> | バッチ `index`でCSRコンポーネントを読み取ります。 |
CSRSparseMatrixToDense <T> | (おそらくバッチ処理された)CSRSparseMatrixを高密度に変換します。 |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | (おそらくバッチ処理された)CSRSparesMatrixをSparseTensorに変換します。 |
CSVDataset | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | 各バッチエントリのCTC損失(対数確率)を計算します。 |
CacheDatasetV2 | |
CheckNumericsV2 <Tは数を拡張します> | NaN、-Inf、および+ Inf値のテンソルをチェックします。 |
ChooseFastestDataset | |
ClipByValue <T> | テンソル値を指定された最小値と最大値にクリップします。 |
CollectiveBcastRecvV2 <U> | 別のデバイスからブロードキャストされたテンソル値を受信します。 |
CollectiveBcastSendV2 <T> | テンソル値を1つ以上の他のデバイスにブロードキャストします。 |
CollectiveGather <Tは数を拡張します> | 同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に蓄積します。 |
CollectiveGatherV2 <Tは数を拡張します> | 同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に蓄積します。 |
CollectivePermute <T> | 複製されたTPUインスタンス間でテンソルを並べ替える操作。 |
CollectiveReduceV2 <Tは数を拡張します> | 同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に縮小します。 |
CombinedNonMaxSuppression | スコアの降順で境界ボックスのサブセットを貪欲に選択し、 この操作は、すべてのクラスにわたって、バッチごとの入力に対してnon_max_suppressionを実行します。 |
CompositeTensorVariantFromComponents | `ExtensionType`値を` variant`スカラーテンソルにエンコードします。 |
CompositeTensorVariantToComponents | `variant`スカラーテンソルを` ExtensionType`値にデコードします。 |
CompressElement | データセット要素を圧縮します。 |
ComputeBatchSize | 部分的なバッチを含まないデータセットの静的バッチサイズを計算します。 |
CONCAT <T> | 1次元に沿ってテンソルを連結します。 |
ConfigureDistributedTPU | 分散TPUシステムの集中構造を設定します。 |
ConfigureTPUEmbedding | 分散TPUシステムでTPUEmbeddingをセットアップします。 |
定数<T> | 定数値を生成する演算子。 |
ConsumeMutexLock | この操作は、 `MutexLock`によって作成されたロックを消費します。 |
ControlTrigger | 何もしません。 |
コピー<T> | CPUからCPUまたはGPUからGPUにテンソルをコピーします。 |
CopyHost <T> | テンソルをホストにコピーします。 |
CountUpTo <Tは数を拡張します> | 'limit'に達するまで 'ref'をインクリメントします。 |
CrossReplicaSum <Tは数を拡張します> | 複製されたTPUインスタンス間で入力を合計するための操作。 |
CudnnRNNBackpropV3 <Tは数を拡張します> | CudnnRNNV3のバックプロパゲーションステップ。 |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <Tは数を拡張します> | CudnnRNNパラメータを標準形式から使用可能な形式に変換します。 |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <Tは数を拡張します> | CudnnRNNパラメータを標準形式で取得します。 |
CudnnRNNV3 <Tは数を拡張します> | cuDNNに裏打ちされたRNN。 |
CumulativeLogsumexp <Tは数を拡張します> | `axis`に沿ったテンソル` x`の累積積を計算します。 |
DataServiceDataset | tf.dataサービスからデータを読み取るデータセットを作成します。 |
DataServiceDatasetV2 | tf.dataサービスからデータを読み取るデータセットを作成します。 |
DatasetCardinality | `input_dataset`のカーディナリティを返します。 |
DatasetFromGraph | 指定された `graph_def`からデータセットを作成します。 |
DatasetToGraphV2 | `input_dataset`を表すシリアル化されたGraphDefを返します。 |
Dawsn <Tは数を拡張します> | |
DebugGradientIdentity <T> | 勾配デバッグ用のID操作。 |
DebugGradientRefIdentity <T> | 勾配デバッグ用のID操作。 |
DebugIdentity <T> | デバッグ用の非Refタイプの入力テンソルのIDマッピングを提供します。 |
DebugIdentityV2 <T> | Identity V2Opをデバッグします。 |
DebugNanCount | NaN値カウンター操作をデバッグします。 |
DebugNumericSummary | デバッグ数値サマリーOp。 |
DebugNumericSummaryV2 <Uは数を拡張します> | デバッグ数値の概要V2Op。 |
DecodeImage <Tは数を拡張します> | decode_bmp、decode_gif、decode_jpeg、decode_pngの関数。 |
DecodePaddedRaw <Tは数を拡張します> | 文字列のバイトを数値のベクトルとして再解釈します。 |
DecodeProto | opは、シリアル化されたプロトコルバッファメッセージからテンソルにフィールドを抽出します。 |
DeepCopy <T> | `x`のコピーを作成します。 |
DeleteIterator | イテレータリソースのコンテナ。 |
DeleteMemoryCache | |
DeleteMultiDeviceIterator | イテレータリソースのコンテナ。 |
DeleteRandomSeedGenerator | |
DeleteSeedGenerator | |
DeleteSessionTensor | セッションでハンドルによって指定されたテンソルを削除します。 |
DenseBincount <Uは数を拡張します> | 整数配列の各値の出現回数をカウントします。 |
DenseCountSparseOutput <Uは数を拡張します> | tf.tensor入力に対してスパース出力ビンカウントを実行します。 |
DenseToCSRSparseMatrix | 密なテンソルを(おそらくバッチ処理された)CSRSparseMatrixに変換します。 |
DestroyResourceOp | ハンドルで指定されたリソースを削除します。 |
DestroyTemporaryVariable <T> | 一時変数を破棄し、その最終値を返します。 |
DeviceIndex | 操作が実行するデバイスのインデックスを返します。 |
DirectedInterleaveDataset | `N`データセットの固定リストにある` InterleaveDataset`の代わりになります。 |
DrawBoundingBoxesV2 <Tは数を拡張します> | 画像のバッチにバウンディングボックスを描画します。 |
DummyIterationCounter | |
DummyMemoryCache | |
DummySeedGenerator | |
DynamicPartition <T> | `partitions`のインデックスを使用して、` data`を `num_partitions`テンソルに分割します。 |
DynamicStitch <T> | `data`テンソルからの値を単一のテンソルにインターリーブします。 |
EditDistance | (おそらく正規化された)レーベンシュタイン編集距離を計算します。 |
EIG <U> | 1つまたは複数の正方行列の固有分解を計算します。 |
Einsum <T> | アインシュタインの縮約記法に従ったテンソルの縮約。 |
空<T> | 指定された形状のテンソルを作成します。 |
EmptyTensorList | 空のテンソルリストを作成して返します。 |
EmptyTensorMap | 空のテンソルマップを作成して返します。 |
EncodeProto | opは、入力テンソルで提供されるprotobufメッセージをシリアル化します。 |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | 入力バッチテンソルのリストをTPUEmbeddingにエンキューする操作。 |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup()を使用するコードの移植を容易にします。 |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | SparseTensorからTPUEmbedding入力インデックスをエンキューする操作。 |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup_sparse()を使用するコードの移植を容易にします。 |
EnsureShape <T> | テンソルの形状が予想される形状と一致することを確認します。 |
入力<T> | 子フレームを作成または検索し、子フレームで「データ」を使用できるようにします。 |
Erfinv <Tは数を拡張します> | |
EuclideanNorm <T> | テンソルの次元全体で要素のユークリッドノルムを計算します。 |
出口<T> | 現在のフレームを終了してその親フレームに移動します。 |
ExpandDims <T> | テンソルの形状に1の次元を挿入します。 |
ExperimentalAutoShardDataset | 入力データセットをシャーディングするデータセットを作成します。 |
ExperimentalBytesProducedStatsDataset | `input_dataset`の各要素のバイトサイズをStatsAggregatorに記録します。 |
ExperimentalChooseFastestDataset | |
ExperimentalDatasetCardinality | `input_dataset`のカーディナリティを返します。 |
ExperimentalDatasetToTFRecord | TFRecord形式を使用して、指定されたデータセットを指定されたファイルに書き込みます。 |
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset | 入力要素をSparseTensorにバッチ処理するデータセットを作成します。 |
ExperimentalLatencyStatsDataset | StatsAggregatorで `input_dataset`要素を生成する待ち時間を記録します。 |
ExperimentalMatchingFilesDataset | |
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | 最大の操作内並列処理をオーバーライドするデータセットを作成します。 |
ExperimentalParseExampleDataset | DT_STRINGのベクトルとして `Example`プロトを含む` input_dataset`を、解析された特徴を表す `Tensor`または` SparseTensor`オブジェクトのデータセットに変換します。 |
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset | カスタムスレッドプールを使用して `input_dataset`を計算するデータセットを作成します。 |
ExperimentalRandomDataset | 疑似乱数を返すデータセットを作成します。 |
ExperimentalRebatchDataset | バッチサイズを変更するデータセットを作成します。 |
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
ExperimentalSlidingWindowDataset | `input_dataset`上にスライディングウィンドウを渡すデータセットを作成します。 |
ExperimentalSqlDataset | SQLクエリを実行し、結果セットの行を出力するデータセットを作成します。 |
ExperimentalStatsAggregatorHandle | 統計マネージャーリソースを作成します。 |
ExperimentalStatsAggregatorSummary | 指定された統計マネージャーによって記録された統計の要約を生成します。 |
ExperimentalUnbatchDataset | 入力の要素を複数の要素に分割するデータセット。 |
Expint <Tは数を拡張します> | |
ExtractGlimpseV2 | 入力テンソルから垣間見ることができます。 |
ExtractVolumePatches <Tは数を拡張します> | `input`から` patches`を抽出し、それらを `" depth "`出力ディメンションに配置します。 |
塗りつぶし<U> | スカラー値で満たされたテンソルを作成します。 |
FinalizeDataset | `tf.data.Options`を` input_dataset`に適用してデータセットを作成します。 |
指紋 | フィンガープリント値を生成します。 |
FresnelCos <Tは数を拡張します> | |
FresnelSin <Tは数を拡張します> | |
FusedBatchNormGradV3 <T番号、U番号を拡張延び> | バッチ正規化の勾配。 |
FusedBatchNormV3 <T番号、U番号を拡張延び> | バッチ正規化。 |
GRUBlockCell <Tは数を拡張します> | 1タイムステップのGRUセル順伝播を計算します。 |
GRUBlockCellGrad <Tは数を拡張します> | 1タイムステップのGRUセルバックプロパゲーションを計算します。 |
収集<T> | `インデックス`に従って `params`軸` axis`からスライスを収集します。 |
GatherNd <T> | `params`から` indices`で指定された形状のテンソルにスライスを収集します。 |
GenerateBoundingBoxProposals | この操作は、arXiv:1506.01497のeq.2に従って、指定されたバウンディングボックス(bbox_deltas)でエンコードされたwrtアンカーから関心領域を生成します。 opは、上位の `pre_nms_topn`スコアリングボックスを選択し、アンカーに関してそれらをデコードし、` nms_threshold`交差オーバーユニオン(iou)値よりも高いオーバーラップボックスに非最大抑制を適用し、短辺が `よりも小さいボックスを破棄します。 min_size`。 |
GetOptions | `input_dataset`に付加された` tf.data.Options`を返します。 |
GetSessionHandle | 入力テンソルを現在のセッションの状態で保存します。 |
GetSessionTensor <T> | ハンドルで指定されたテンソルの値を取得します。 |
グラデーション | 操作は和の偏微分計算に追加するy S WRT x S、すなわち、 d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... 場合Options.dx() 値が設定され、それらはいくつかの損失関数の初期シンボリック偏導関数の通りであるL WRT |
GuaranteeConst <T> | 入力テンソルが定数であることをTFランタイムに保証します。 |
ハッシュ表 | 初期化されていないハッシュテーブルを作成します。 |
HistogramFixedWidth <Uは数を拡張します> | 値のヒストグラムを返します。 |
アイデンティティ<T> | 入力テンソルまたは値と同じ形状と内容のテンソルを返します。 |
IdentityN | 入力と同じ形状と内容のテンソルのリストを返します テンソル。 |
IgnoreErrorsDataset | エラーを無視して `input_dataset`の要素を含むデータセットを作成します。 |
ImageProjectiveTransformV2 <Tは数を拡張します> | 指定された変換を各画像に適用します。 |
ImageProjectiveTransformV3 <Tは数を拡張します> | 指定された変換を各画像に適用します。 |
ImmutableConst <T> | メモリ領域から不変のテンソルを返します。 |
InfeedDequeue <T> | 計算に入力される値のプレースホルダーop。 |
InfeedDequeueTuple | インフィードから複数の値をXLAタプルとしてフェッチします。 |
InfeedEnqueue | 単一のテンソル値を計算に供給する操作。 |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | 事前線形化されたバッファをTPUインフィードにエンキューする操作。 |
InfeedEnqueueTuple | 複数のテンソル値をXLAタプルとして計算にフィードします。 |
InitializeTable | キーと値にそれぞれ2つのテンソルを取るテーブル初期化子。 |
InitializeTableFromDataset | |
InitializeTableFromTextFile | テキストファイルからテーブルを初期化します。 |
InplaceAdd <T> | xの指定された行にvを追加します。 |
InplaceSub <T> | `v`を` x`の指定された行に減算します。 |
InplaceUpdate <T> | 指定された行「i」を値「v」で更新します。 |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | ツリーアンサンブルが初期化されているかどうかを確認します。 |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | 分位ストリームが初期化されているかどうかを確認します。 |
IsVariableInitialized | テンソルが初期化されているかどうかを確認します。 |
IsotonicRegression <Uは数を拡張します> | 等張回帰問題のバッチを解決します。 |
IteratorGetDevice | `resource`が配置されているデバイスの名前を返します。 |
KMC2ChainInitialization | シードセットに追加する必要があるデータポイントのインデックスを返します。 |
KmeansPlusPlusInitialization | KMeans ++基準を使用して、入力のnum_to_sample行を選択します。 |
KthOrderStatistic | データセットのK次統計量を計算します。 |
LMDBDataset | 1つ以上のLMDBファイルでキーと値のペアを出力するデータセットを作成します。 |
LSTMBlockCell <Tは数を拡張します> | 1タイムステップのLSTMセル順伝播を計算します。 |
LSTMBlockCellGrad <Tは数を拡張します> | 1タイムステップのLSTMセル後方伝搬を計算します。 |
LinSpace <Tは数を拡張します> | 間隔で値を生成します。 |
LoadTPUEmbeddingADAMParameters | ADAM埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | デバッグをサポートするADAM埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Adadelta埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | デバッグをサポートするAdadeltaパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters | Adagrad埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | デバッグをサポートするAdagrad埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | 中央に配置されたRMSProp埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingFTRLParameters | FTRL埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | デバッグをサポートするFTRL埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | 周波数推定器の埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug | デバッグをサポートするロード周波数推定器埋め込みパラメーター。 |
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | MDL AdagradLight埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | 運動量埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | デバッグをサポートするMomentum埋め込みパラメーターをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | 近位のAdagrad埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | デバッグサポートを使用して、近位のAdagrad埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | RMSProp埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | デバッグをサポートするRMSProp埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | SGD埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | SGD埋め込みパラメータをロードします。 |
LookupTableExport <T、U> | テーブル内のすべてのキーと値を出力します。 |
LookupTableFind <U> | テーブル内のキーを検索し、対応する値を出力します。 |
LookupTableImport | テーブルの内容を指定されたキーと値に置き換えます。 |
LookupTableInsert | テーブルを更新して、キーを値に関連付けます。 |
LookupTableRemove | キーとそれに関連する値をテーブルから削除します。 |
LookupTableSize | 指定されたテーブルの要素数を計算します。 |
LoopCond | 入力を出力に転送します。 |
下界<Uは数を拡張します> | 各行に沿ってlower_bound(sorted_search_values、values)を適用します。 |
LU <T、Uの数を拡張します> | 1つ以上の正方行列のLU分解を計算します。 |
MakeUnique | 非バッチディメンションのすべての要素を一意にしますが、「近い」 それらの初期値。 |
MapClear | Opは、基になるコンテナ内のすべての要素を削除します。 |
MapIncompleteSize | Opは、基になるコンテナ内の不完全な要素の数を返します。 |
MapPeek | Opは、指定されたキーの値を確認します。 |
MapSize | Opは、基になるコンテナ内の要素の数を返します。 |
MapStage | ハッシュテーブルのように動作する基になるコンテナのステージ(キー、値)。 |
MapUnstage | Opは、キーに関連付けられた値を削除して返します 基になるコンテナから。 |
MapUnstageNoKey | Opはランダム(キー、値)を削除して返します 基になるコンテナから。 |
MatrixDiagPartV2 <T> | バッチテンソルのバッチ対角部分を返します。 |
MatrixDiagPartV3 <T> | バッチテンソルのバッチ対角部分を返します。 |
MatrixDiagV2 <T> | 指定されたバッチ対角値を持つバッチ対角テンソルを返します。 |
MatrixDiagV3 <T> | 指定されたバッチ対角値を持つバッチ対角テンソルを返します。 |
MatrixSetDiagV2 <T> | 新しいバッチ対角値を持つバッチ行列テンソルを返します。 |
MatrixSetDiagV3 <T> | 新しいバッチ対角値を持つバッチ行列テンソルを返します。 |
マックス<T> | テンソルの次元全体で要素の最大値を計算します。 |
MaxIntraOpParallelismDataset | 最大の操作内並列処理をオーバーライドするデータセットを作成します。 |
マージ<T> | 利用可能なテンソルの値を `inputs`から` output`に転送します。 |
分<T> | テンソルの次元全体の要素の最小値を計算します。 |
MirrorPad <T> | ミラーリングされた値でテンソルをパディングします。 |
MirrorPadGrad <T> | `MirrorPad`操作のグラデーション操作。 |
MlirPassthroughOp | main()関数を持つモジュールとして表現された任意のMLIR計算をラップします。 |
MulNoNan <T> | x * yを要素ごとに返します。 |
MutableDenseHashTable | テンソルをバッキングストアとして使用する空のハッシュテーブルを作成します。 |
MutableHashTable | 空のハッシュテーブルを作成します。 |
MutableHashTableOfTensors | 空のハッシュテーブルを作成します。 |
ミューテックス | `MutexLock`でロックできるMutexリソースを作成します。 |
MutexLock | ミューテックスリソースをロックします。 |
NcclAllReduce <Tは数を拡張します> | すべての入力テンソルにわたる縮小を含むテンソルを出力します。 |
NcclBroadcast <Tは数を拡張します> | 出力に接続されているすべてのデバイスに「入力」を送信します。 |
NcclReduce <Tは数を拡張します> | `reduction`を使用して` input`を `num_devices`から単一のデバイスに削減します。 |
Ndtri <Tは数を拡張します> | |
NearestNeighbors | 各点のk最近傍中心を選択します。 |
nextAfter <Tは数を拡張します> | 要素ごとに、 `x2`の方向に` x1`の次の表現可能な値を返します。 |
NextIteration <T> | その入力を次の反復で使用できるようにします。 |
NoOp | 何もしません。 |
NonDeterministicInts <U> | 非決定論的にいくつかの整数を生成します。 |
NonMaxSuppressionV5 <Tは数を拡張します> | スコアの降順で境界ボックスのサブセットを貪欲に選択し、 高い交差オーバーユニオン(IOU)を持つボックスを剪定すると、以前に選択したボックスと重複します。 |
NonSerializableDataset | |
OneHot <U> | ワンホットテンソルを返します。 |
OnesLike <T> | xと同じ形状と型のテンソルを返します。 |
OptimizeDatasetV2 | 関連する最適化を `input_dataset`に適用してデータセットを作成します。 |
OptionsDataset | tf.data.Optionsを `input_dataset`にアタッチしてデータセットを作成します。 |
OrderedMapClear | Opは、基になるコンテナ内のすべての要素を削除します。 |
OrderedMapIncompleteSize | Opは、基になるコンテナ内の不完全な要素の数を返します。 |
OrderedMapPeek | Opは、指定されたキーの値を確認します。 |
OrderedMapSize | Opは、基になるコンテナ内の要素の数を返します。 |
OrderedMapStage | 順序付けられたように動作する基になるコンテナのステージ(キー、値) 連想コンテナ。 |
OrderedMapUnstage | Opは、キーに関連付けられた値を削除して返します 基になるコンテナから。 |
OrderedMapUnstageNoKey | Opは、最小の(key、value)要素を削除して返します 基になるコンテナからのキー。 |
OutfeedDequeue <T> | 計算アウトフィードから単一のテンソルを取得します。 |
OutfeedDequeueTuple | 計算アウトフィードから複数の値を取得します。 |
OutfeedDequeueTupleV2 | 計算アウトフィードから複数の値を取得します。 |
OutfeedDequeueV2 <T> | 計算アウトフィードから単一のテンソルを取得します。 |
OutfeedEnqueue | 計算アウトフィードでテンソルをキューに入れます。 |
OutfeedEnqueueTuple | 計算アウトフィードで複数のテンソル値をキューに入れます。 |
パッド<T> | テンソルを埋めます。 |
ParallelBatchDataset | |
ParallelConcat <T> | 最初の次元に沿って `N`テンソルのリストを連結します。 |
ParallelDynamicStitch <T> | `data`テンソルからの値を単一のテンソルにインターリーブします。 |
ParseExampleDatasetV2 | DT_STRINGのベクトルとして `Example`プロトを含む` input_dataset`を、解析された特徴を表す `Tensor`または` SparseTensor`オブジェクトのデータセットに変換します。 |
ParseExampleV2 | tf.Exampleプロトのベクトル(文字列として)を型付きテンソルに変換します。 |
ParseSequenceExampleV2 | tf.io.SequenceExampleプロトのベクトル(文字列として)を型付きテンソルに変換します。 |
プレースホルダ<T> | 計算に入力される値のプレースホルダーop。 |
PlaceholderWithDefault <T> | 出力が供給されないときに `input`を通過するプレースホルダーop。 |
事前線形化 | 1つのテンソル値を不透明なバリアントテンソルに線形化する操作。 |
PrelinearizeTuple | 複数のテンソル値を不透明なバリアントテンソルに線形化する操作。 |
PrimitiveOp | 基本クラスOp 単一が付いて実装Operation 。 |
印刷 | 文字列スカラーを出力します。 |
PrivateThreadPoolDataset | カスタムスレッドプールを使用して `input_dataset`を計算するデータセットを作成します。 |
製品版<T> | テンソルの次元全体の要素の積を計算します。 |
QuantizeAndDequantizeV4 <Tは数を拡張します> | 次に、テンソルを量子化し、非量子化します。 |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <Tは数を拡張します> | `QuantizeAndDequantizeV4`の勾配を返します。 |
QuantizedConcat <T> | 量子化されたテンソルを1つの次元に沿って連結します。 |
QuantizedConcatV2 <T> | |
QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | チャネルごとにQuantizedConv2Dを計算します。 |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedDepthwiseConv2D <V> | 量子化された深さ方向のConv2Dを計算します。 |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | バイアスを使用して量子化された深さ方向のConv2Dを計算します。 |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | バイアスとReluを使用して量子化された深さ方向のConv2Dを計算します。 |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | バイアス、Relu、および再量子化を使用して、量子化された深さ方向のConv2Dを計算します。 |
QuantizedMatMulWithBias <W> | バイアス加算を使用して、行列 `b`による` a`の量子化された行列乗算を実行します。 |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <Wは、番号を拡張します> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | バイアス加算とrelu融合を使用して、行列 `b`による` a`の量子化行列乗算を実行します。 |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | バイアスaddとreluを使用して、行列 `b`による` a`の量子化行列乗算を実行し、融合を再量子化します。 |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedReshape <T> | Reshape opに従って、量子化されたテンソルを再形成します。 |
RaggedBincount <Uは数を拡張します> | 整数配列の各値の出現回数をカウントします。 |
RaggedCountSparseOutput <Uは数を拡張します> | 不規則なテンソル入力に対してスパース出力ビンカウントを実行します。 |
RaggedCross <T、Uの数を拡張します> | テンソルのリストから特徴クロスを生成し、それをRaggedTensorとして返します。 |
RaggedGather <T番号、Uを拡張> | `インデックス`に従って `params`軸` 0`から不規則なスライスを収集します。 |
RaggedRange <U番号、T番号を拡張延び> | 指定された数値のシーケンスを含む `RaggedTensor`を返します。 |
RaggedTensorFromVariant <U番号、Tを拡張> | `variant`テンソルを` RaggedTensor`にデコードします。 |
RaggedTensorToSparse <U> | `RaggedTensor`を同じ値の` SparseTensor`に変換します。 |
RaggedTensorToTensor <U> | 不規則なテンソルから密なテンソルを作成し、その形状を変更する可能性があります。 |
RaggedTensorToVariant | `RaggedTensor`を` variant`テンソルにエンコードします。 |
RaggedTensorToVariantGradient <U> | `RaggedTensorToVariant`の勾配を計算するために使用されるヘルパー。 |
範囲<Tは数を拡張します> | 一連の数字を作成します。 |
ランク | テンソルのランクを返します。 |
ReadVariableOp <T> | 変数の値を読み取ります。 |
RebatchDataset | バッチサイズを変更するデータセットを作成します。 |
RebatchDatasetV2 | バッチサイズを変更するデータセットを作成します。 |
recv <T> | recv_deviceのsend_deviceから指定されたテンソルを受信します。 |
RecvTPUEmbeddingActivations | TPUに埋め込みアクティベーションを受信する操作。 |
ReduceAll | テンソルの次元全体で要素の「論理積」を計算します。 |
ReduceAny | テンソルの次元全体で要素の「論理和」を計算します。 |
ReduceMax <T> | テンソルの次元全体で要素の最大値を計算します。 |
ReduceMin <T> | テンソルの次元全体の要素の最小値を計算します。 |
ReduceProd <T> | テンソルの次元全体の要素の積を計算します。 |
ReduceSum <T> | テンソルの次元全体の要素の合計を計算します。 |
RefEnter <T> | 子フレームを作成または検索し、子フレームで「データ」を使用できるようにします。 |
RefExit <T> | 現在のフレームを終了してその親フレームに移動します。 |
RefIdentity <T> | 入力参照テンソルと同じ参照テンソルを返します。 |
RefMerge <T> | 利用可能なテンソルの値を `inputs`から` output`に転送します。 |
RefNextIteration <T> | その入力を次の反復で使用できるようにします。 |
RefSelect <T> | `inputs`の` index`番目の要素を `output`に転送します。 |
RefSwitch <T> | 参照テンソル `data`を` pred`によって決定された出力ポートに転送します。 |
RegisterDataset | データセットをtf.dataサービスに登録します。 |
RequantizationRangePerChannel | チャネルごとの再量子化範囲を計算します。 |
RequantizePerChannel <U> | チャネルごとに既知の最小値と最大値を使用して入力を再定量化します。 |
リシェイプ<T> | テンソルの形状を変更します。 |
ResourceAccumulatorApplyGradient | 特定のアキュムレータにグラデーションを適用します。 |
ResourceAccumulatorNumAccumulated | 指定されたアキュムレータに集約されたグラデーションの数を返します。 |
ResourceAccumulatorSetGlobalStep | global_stepの新しい値でアキュムレータを更新します。 |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T> | 指定されたConditionalAccumulatorの平均勾配を抽出します。 |
ResourceApplyAdagradV2 | adagradスキームに従って「* var」を更新します。 |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Adamアルゴリズムに従って「* var」を更新します。 |
ResourceApplyKerasMomentum | Update '*var' according to the momentum scheme. |
ResourceConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating gradients. |
ResourceCountUpTo <T extends Number> | Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. |
ResourceGather <U> | Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. |
ResourceGatherNd <U> | |
ResourceScatterAdd | Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterDiv | Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterMax | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation. |
ResourceScatterMin | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation. |
ResourceScatterMul | Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterNdAdd | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdSub | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdUpdate | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ResourceScatterSub | Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterUpdate | Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceSparseApplyAdagradV2 | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
ResourceStridedSliceAssign | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | Retrieve ADAM embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | Retrieve ADAM embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | Retrieve Adadelta embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Retrieve Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | Retrieve Adagrad embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Retrieve centered RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | Retrieve FTRL embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | Retrieve FTRL embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Retrieve frequency estimator embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug | Retrieve frequency estimator embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | Retrieve Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | Retrieve Momentum embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Retrieve RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | Retrieve RMSProp embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Retrieve SGD embedding parameters with debug support. |
Reverse <T> | Reverses specific dimensions of a tensor. |
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> | Computes element-wise minimum. |
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 | Sends the named tensor from send_device to recv_device. |
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> | 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> | 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. |
SnapshotDatasetReader | |
SnapshotNestedDatasetReader | |
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 | 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`. |
SparseSegmentSumGrad <T extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSum. |
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> | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
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 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 | Scrambles seed into key and counter, using the best algorithm based on device. |
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> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
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 | An array of Tensors of given size. |
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> | 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 | Returns the number of tensors in the input tensor list. |
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> | Returns the value from a given key in a tensor map. |
TensorMapSize | Returns the number of tensors in the input tensor map. |
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> | 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 | 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> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `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 | Returns locations of nonzero / true values in a tensor. |
Where3 <T> | Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`. |
Window | |
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. |
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. |