Interrompi | Solleva un'eccezione per interrompere il processo quando viene chiamato. |
Tutto | Calcola l'"e" logico degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. |
AllToAll <T> | Un'opzione per scambiare dati tra repliche TPU. |
AnonimoIteratorV2 | Un contenitore per una risorsa iteratore. |
AnonimoMemoryCache | |
AnonymousMultiDeviceIterator | Un contenitore per una risorsa iteratore multi dispositivo. |
AnonimoRandomSeedGenerator | |
AnonymousSeedGenerator | |
Qualsiasi | Calcola l'"o logico" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. |
ApplyAdagradV2 <T> | Aggiorna '*var' secondo lo schema adagrad. |
AssertCardinalitàDataset | |
AssertNextDataset | Una trasformazione che afferma quali trasformazioni avvengono dopo. |
affermare che | Afferma che la condizione data è vera. |
Assegna <T> | Aggiorna 'ref' assegnandogli 'value'. |
AssignAdd <T> | Aggiorna 'ref' aggiungendo 'value' ad esso. |
AssegnaAggiungiVariabileOp | Aggiunge un valore al valore corrente di una variabile. |
AssignSub <T> | Aggiorna 'ref' sottraendo 'value' da esso. |
AssegnaSottovariabileOp | Sottrae un valore dal valore corrente di una variabile. |
Assegna VariabileOp | Assegna un nuovo valore a una variabile. |
AutoShardDataset | Crea un set di dati che divide il set di dati di input. |
BandedTriangularSolve <T> | |
Barriera | Definisce una barriera che persiste tra diverse esecuzioni di grafici. |
BarrieraChiudi | Chiude la barriera indicata. |
BarrieraIncompleteSize | Calcola il numero di elementi incompleti nella data barriera. |
BarrieraInserisciMolti | Per ogni chiave, assegna il rispettivo valore al componente specificato. |
Barriera ReadySize | Calcola il numero di elementi completi nella data barriera. |
BarrieraPrendiMolti | Prende il numero dato di elementi completati da una barriera. |
Lotto | Batch tutti i tensori di input in modo non deterministico. |
BatchMatMulV2 <T> | Moltiplica le sezioni di due tensori in batch. |
BatchMatMulV3 <V> | Moltiplica le sezioni di due tensori in batch. |
BatchToSpace <T> | BatchToSpace per tensori 4-D di tipo T. |
BatchToSpaceNd <T> | BatchToSpace per tensori ND di tipo T. |
BesselI0 <T si estende Number> | |
BesselI1 <T si estende Number> | |
BesselJ0 <T si estende Number> | |
BesselJ1 <T si estende Number> | |
BesselK0 <T si estende Number> | |
BesselK0e <T si estende Number> | |
BesselK1 <T si estende Number> | |
BesselK1e <T si estende Number> | |
BesselY0 <T si estende Number> | |
BesselY1 <T si estende Number> | |
Bitcast <U> | Bitcast di un tensore da un tipo a un altro senza copiare i dati. |
BlockLSTM <T si estende Number> | Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per tutte le fasi temporali. |
BlockLSTMGrad <T si estende Number> | Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per l'intera sequenza temporale. |
BlockLSTMGradV2 <T si estende Number> | Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per l'intera sequenza temporale. |
BlockLSTMV2 <T si estende Number> | Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per tutte le fasi temporali. |
Alberi potenziati Statistiche aggregate | Aggrega il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch. |
Alberi potenziatiBucketize | Bucketize ogni caratteristica in base ai limiti del bucket. |
Alberi potenziatiCalcolaCaratteristica miglioreSplit | Calcola i guadagni per ogni caratteristica e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la caratteristica. |
Alberi potenziatiCalcolacaratteristica miglioreSplitV2 | Calcola i guadagni per ogni caratteristica e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per ogni nodo. |
Alberi potenziatiCalcola i migliori guadagni per caratteristica | Calcola i guadagni per ogni caratteristica e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la caratteristica. |
Boosted TreesCenterBias | Calcola il prior dai dati di addestramento (il bias) e riempie il primo nodo con il prior dei logit. |
Alberi potenziatiCrea insieme | Crea un modello di insieme ad albero e gli restituisce un handle. |
Alberi potenziatiCreaRisorsaQuantileStream | Creare la risorsa per i flussi quantili. |
Alberi potenziatiDeserializeEnsemble | Deserializza la configurazione di un insieme di alberi serializzati e sostituisce l'albero corrente insieme. |
Boosted TreesEnsembleResourceHandleOp | Crea un handle per un BoostedTreesEnsembleResource |
Boosted TreeesEsempioDebugOutputs | Output di interpretabilità del modello/debug per ogni esempio. |
Boosted TreesFlushQuantileSummaries | Svuota i riepiloghi dei quantili da ogni risorsa del flusso dei quantili. |
Alberi potenziati Ottieni Stati d'insieme | Recupera il token del timbro della risorsa dell'insieme di alberi, il numero di alberi e le statistiche di crescita. |
Boosted Trees MakeQuantileSummaries | Crea il riepilogo dei quantili per il batch. |
Boosted TreesMakeStatsSummary | Fa il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch. |
Boosted TreesPredict | Esegue più predittori di insieme di regressione additiva su istanze di input e calcola i logit. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Aggiungere i riepiloghi dei quantili a ciascuna risorsa del flusso dei quantili. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Deserializzare i limiti del bucket e contrassegnare come pronto nell'attuale QuantileAccumulator. |
Alberi potenziatiQuantileStreamRisorsaFlush | Eliminare i riepiloghi per una risorsa flusso quantile. |
Boosted TreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Genera i limiti del bucket per ogni feature in base ai riepiloghi accumulati. |
Boosted TreesQuantileStreamResourceHandleOp | Crea un handle per un BoostedTreesQuantileStreamResource. |
Alberi potenziatiSerializeEnsemble | Serializza l'insieme dell'albero in un proto. |
Alberi potenziati Statistiche aggregate sparse | Aggrega il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch. |
Alberi potenziatiSparsiCalcolaCaratteristica miglioreSplit | Calcola i guadagni per ogni caratteristica e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la caratteristica. |
Boosted TreesTrainingPredict | Esegue più predittori di insieme di regressione additiva su istanze di input e calcola l'aggiornamento ai log in cache. |
Boosted TreesUpdateEnsemble | Aggiorna l'insieme dell'albero aggiungendo un livello all'ultimo albero cresciuto o avviando un nuovo albero. |
Boosted TreesUpdateEnsembleV2 | Aggiorna l'insieme dell'albero aggiungendo un livello all'ultimo albero cresciuto o avviando un nuovo albero. |
BroadcastDynamicShape <T si estende Number> | Restituisce la forma di s0 op s1 con broadcast. |
BroadcastGradientArgs <T si estende Number> | Restituisce gli indici di riduzione per il calcolo dei gradienti di s0 op s1 con broadcast. |
BroadcastTo <T> | Trasmetti un array per una forma compatibile. |
secchio | Bucketize 'input' in base a 'confini'. |
CSRSparseMatrixComponents <T> | Legge i componenti CSR in batch `index`. |
CSRSparseMatrixToDense <T> | Converti un CSRSparseMatrix (possibilmente in batch) in denso. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Converte un CSRSparesMatrix (possibilmente in batch) in uno SparseTensor. |
CSVDataset | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | Calcola la perdita CTC (probabilità log) per ciascuna voce batch. |
CacheDatasetV2 | |
CheckNumericsV2 <T si estende Number> | Controlla un tensore per i valori NaN, -Inf e +Inf. |
Scegli il set di dati più veloce | |
ClipByValue <T> | Ritaglia i valori del tensore a un minimo e un massimo specificati. |
CollectiveBcastRecvV2 <U> | Riceve un valore di tensore trasmesso da un altro dispositivo. |
CollectiveBcastSendV2 <T> | Trasmette un valore di tensore a uno o più altri dispositivi. |
CollectiveGather <T si estende Number> | Accumula reciprocamente più tensori di tipo e forma identici. |
CollectiveGatherV2 <T si estende Number> | Accumula reciprocamente più tensori di tipo e forma identici. |
CollectivePermute <T> | Un'opzione per permutare i tensori tra le istanze TPU replicate. |
CollectiveReduceV2 <T si estende Number> | Riduce reciprocamente più tensori di tipo e forma identici. |
Soppressione non max combinata | Seleziona avidamente un sottoinsieme di riquadri di delimitazione in ordine decrescente di punteggio, Questa operazione esegue non_max_suppression sugli input per batch, in tutte le classi. |
CompositeTensorVariantFromComponents | Codifica un valore "ExtensionType" in un tensore scalare "variant". |
CompositeTensorVariantToComponents | Decodifica un tensore scalare "variante" in un valore "ExtensionType". |
CompressElement | Comprime un elemento del set di dati. |
Calcola dimensione batch | Calcola la dimensione del batch statico di un set di dati senza batch parziali. |
Concat <T> | Concatena i tensori lungo una dimensione. |
ConfiguraTPU distribuito | Configura le strutture centralizzate per un sistema TPU distribuito. |
Configura inclusioneTPUE | Configura TPUEmbedding in un sistema TPU distribuito. |
Costante <T> | Un operatore che produce un valore costante. |
ConsumaMutexLock | Questa operazione consuma un blocco creato da `MutexLock`. |
Trigger di controllo | Non fa nulla. |
Copia <T> | Copia un tensore da CPU a CPU o da GPU a GPU. |
CopyHost <T> | Copia un tensore su host. |
CountUpTo <T si estende Number> | Incrementa 'ref' fino a raggiungere 'limit'. |
CrossReplicaSum <T si estende Number> | Un'opzione per sommare gli input tra le istanze TPU replicate. |
CudnnRNNBackpropV3 <T si estende Number> | Step Backprop di CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T si estende Number> | Converte i parametri CudnnRNN dalla forma canonica alla forma utilizzabile. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T si estende Number> | Recupera i parametri CudnnRNN in forma canonica. |
CudnnRNNV3 <T si estende Number> | Un RNN supportato da cuDNN. |
CumulativeLogsumexp <T si estende Number> | Calcola il prodotto cumulativo del tensore "x" lungo "l'asse". |
DataServiceDataset | Crea un set di dati che legge i dati dal servizio tf.data. |
DataServiceDatasetV2 | Crea un set di dati che legge i dati dal servizio tf.data. |
DatasetCardinalità | Restituisce la cardinalità di `input_dataset`. |
DatasetFromGraph | Crea un set di dati dal dato `graph_def`. |
DatasetToGraphV2 | Restituisce un GraphDef serializzato che rappresenta `input_dataset`. |
Dawsn <T si estende Number> | |
DebugGradientIdentity <T> | Op identità per il debug del gradiente. |
DebugGradientRefIdentity <T> | Op identità per il debug del gradiente. |
DebugIdentity <T> | Fornisce una mappatura dell'identità del tensore di input di tipo non Ref per il debug. |
DebugIdentityV2 <T> | Debug identità V2 op. |
DebugNanCount | Debug contatore valore NaN op. |
DebugNumericSummary | Debug Riepilogo numerico op. |
DebugNumericSummaryV2 <U estende Number> | Debug Riepilogo numerico V2 op. |
DecodeImage <T si estende Number> | Funzione per decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg e decode_png. |
DecodePaddedRaw <T si estende Number> | Reinterpreta i byte di una stringa come un vettore di numeri. |
DecodeProto | L'op estrae i campi da un messaggio di buffer di protocollo serializzato in tensori. |
Deepcopy <T> | Crea una copia di "x". |
Elimina Iteratore | Un contenitore per una risorsa iteratore. |
Elimina MemoriaCache | |
Elimina MultiDeviceIterator | Un contenitore per una risorsa iteratore. |
Elimina RandomSeedGenerator | |
Elimina SeedGenerator | |
EliminaTensore di sessione | Elimina il tensore specificato dal suo handle nella sessione. |
DenseBincount <U estende Number> | Conta il numero di occorrenze di ciascun valore in un array di interi. |
DenseCountSparseOutput <U estende Number> | Esegue il conteggio dei bin di output sparse per un input tf.tensor. |
DenseToCSRsparseMatrix | Converte un tensore denso in un CSRSparseMatrix (possibilmente in batch). |
DistruggiRisorsaOp | Elimina la risorsa specificata dall'handle. |
DestroyTemporaryVariable <T> | Distrugge la variabile temporanea e restituisce il suo valore finale. |
Indice dispositivo | Restituisce l'indice del dispositivo eseguito dall'operazione. |
DirectedInterleaveDataset | Un sostituto per `InterleaveDataset` su un elenco fisso di `N` dataset. |
DrawBoundingBoxesV2 <T si estende Number> | Disegna riquadri di delimitazione su una serie di immagini. |
Contatore iterazioni fittizio | |
DummyMemoryCache | |
DummySeedGenerator | |
DynamicPartition <T> | Partiziona `data` in tensori `num_partitions` usando gli indici di `partitions`. |
DynamicStitch <T> | Interlaccia i valori dei tensori `dati` in un singolo tensore. |
Modifica distanza | Calcola la distanza di modifica di Levenshtein (eventualmente normalizzata). |
Eig <U> | Calcola la decomposizione propria di una o più matrici quadrate. |
Einsum <T> | Contrazione tensoriale secondo la convenzione di sommatoria di Einstein. |
Svuotare <T> | Crea un tensore con la forma data. |
Elenco tensore vuoto | Crea e restituisce un elenco tensoriale vuoto. |
Vuoto TensoreMappa | Crea e restituisce una mappa tensoriale vuota. |
Codifica protocollo | L'op serializza i messaggi protobuf forniti nei tensori di input. |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | Un'operazione che accoda un elenco di tensori batch di input a TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbedding RaggedTensorBatch | Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup(). |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | Un'operazione che accoda gli indici di input TPUEmbedding da uno SparseTensor. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
EnsureShape <T> | Assicura che la forma del tensore corrisponda alla forma prevista. |
Inserisci <T> | Crea o trova un frame figlio e rende disponibili i "dati" al frame figlio. |
Erfinv <T si estende Number> | |
EuclideanNorm <T> | Calcola la norma euclidea degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. |
Uscire <T> | Esce dal frame corrente nel frame principale. |
ExpandDims <T> | Inserisce una dimensione 1 nella forma di un tensore. |
AutoShardDataset sperimentale | Crea un set di dati che divide il set di dati di input. |
ExperimentalBytesProducedStatsDataset | Registra la dimensione in byte di ogni elemento di `input_dataset` in un StatsAggregator. |
SperimentaleScegli il set di dati più veloce | |
Dataset sperimentaleCardinalità | Restituisce la cardinalità di `input_dataset`. |
ExperimentalDatasetToTFRecord | Scrive il set di dati specificato nel file specificato utilizzando il formato TFRecord. |
SperimentaleDenseToSparseBatchDataset | Crea un set di dati che raggruppa gli elementi di input in un SparseTensor. |
ExperimentalLatencyStatsDataset | Registra la latenza della produzione di elementi `input_dataset` in un StatsAggregator. |
ExperimentalMatchingFilesDataset | |
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | Crea un set di dati che sovrascrive il parallelismo intraoperatorio massimo. |
ExperimentalParseExampleDataset | Trasforma `input_dataset` contenente prototipi `Example` come vettori di DT_STRING in un set di dati di oggetti `Tensor` o `SparseTensor` che rappresentano le caratteristiche analizzate. |
SperimentalePrivateThreadPoolDataset | Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare `input_dataset`. |
SperimentaleRandomDataset | Crea un set di dati che restituisce numeri pseudocasuali. |
ExperimentalRebatchDataset | Crea un set di dati che modifica la dimensione del batch. |
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
ExperimentalSlidingWindowDataset | Crea un set di dati che passa una finestra scorrevole su `input_dataset`. |
SperimentaleSqlDataset | Crea un set di dati che esegue una query SQL ed emette righe del set di risultati. |
Statistiche sperimentaliAggregatorHandle | Crea una risorsa di gestione delle statistiche. |
Statistiche sperimentaliAggregatorSummary | Produce un riepilogo di tutte le statistiche registrate dal gestore delle statistiche specificato. |
SperimentaleUnbatchDataset | Un set di dati che suddivide gli elementi del suo input in più elementi. |
Expint <T si estende Number> | |
EstraiGlimpseV2 | Estrae uno sguardo dal tensore di input. |
ExtractVolumePatches <T si estende Number> | Estrai le "patch" da "input" e inseriscile nella dimensione di output ""profondità"". |
Fill <U> | Crea un tensore riempito con un valore scalare. |
FinalizeDataset | Crea un set di dati applicando `tf.data.Options` a `input_dataset`. |
impronta digitale | Genera valori di impronte digitali. |
FresnelCos <T si estende Number> | |
FresnelSin <T si estende Number> | |
FusedBatchNormGradV3 <T extends Numero, U estende Number> | Gradiente per la normalizzazione batch. |
FusedBatchNormV3 <T extends Numero, U estende Number> | Normalizzazione batch. |
GRUBlockCell <T si estende Number> | Calcola la propagazione in avanti della cella GRU per 1 passo temporale. |
GRUBlockCellGrad <T si estende Number> | Calcola la retropropagazione della cella GRU per 1 fase temporale. |
Raccogliere <T> | Raccogliere sezioni dall'asse `params` asse `asse` secondo `indici`. |
GatherNd <T> | Raccogli le sezioni da "params" in un tensore con una forma specificata da "indici". |
Generare BoundingBoxProposals | Questa operazione produce la regione di interesse dai riquadri di delimitazione dati (bbox_deltas) codificati rispetto alle ancore secondo l'eq.2 in arXiv:1506.01497 L'op seleziona le caselle di punteggio `pre_nms_topn` in alto, le decodifica rispetto alle ancore, applica la soppressione non massimale sulle caselle sovrapposte con un valore di intersezione-over-union (iou) maggiore di `nms_threshold`, scartando le caselle in cui il lato più corto è minore di ` min_size`. |
OttieniOpzioni | Restituisce il `tf.data.Options` allegato a `input_dataset`. |
OttieniSessionHandle | Memorizza il tensore di input nello stato della sessione corrente. |
GetSessionTensor <T> | Ottieni il valore del tensore specificato dal suo handle. |
gradienti | Aggiunge operazioni per calcolare le derivate parziali di somma di y s wrt x s, cioè, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Se Options.dx() vengono impostati valori, sono come le derivate parziali simbolici iniziali di qualche funzione perdita L wrt |
GuaranteeConst <T> | Fornisce una garanzia al runtime TF che il tensore di input è una costante. |
HashTable | Crea una tabella hash non inizializzata. |
HistogramFixedWidth <U estende Number> | Restituire l'istogramma dei valori. |
Identità <T> | Restituisce un tensore con la stessa forma e contenuto del tensore o del valore di input. |
IdentitàN | Restituisce un elenco di tensori con le stesse forme e contenuti dell'input tensori. |
IgnoraErrorsDataset | Crea un set di dati che contiene gli elementi di `input_dataset` ignorando gli errori. |
ImageProjectiveTransformV2 <T si estende Number> | Applica la trasformazione data a ciascuna delle immagini. |
ImageProjectiveTransformV3 <T si estende Number> | Applica la trasformazione data a ciascuna delle immagini. |
ImmutableConst <T> | Restituisce il tensore immutabile dalla regione di memoria. |
InfeedDequeue <T> | Opzione segnaposto per un valore che verrà inserito nel calcolo. |
InfeedDequeueTuple | Recupera più valori dall'alimentazione come tupla XLA. |
InfeedEnqueue | Un op che inserisce nel calcolo un singolo valore di Tensor. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | Un'operazione che accoda il buffer prelinearizzato nell'alimentazione TPU. |
InfeedEnqueueTuple | Fornisce più valori Tensor nel calcolo come tupla XLA. |
Inizializza tabella | Inizializzatore di tabella che accetta rispettivamente due tensori per chiavi e valori. |
InizializzaTableFromDataset | |
InizializzaTableFromTextFile | Inizializza una tabella da un file di testo. |
InplaceAdd <T> | Aggiunge v nelle righe specificate di x. |
InplaceSub <T> | Sottrae "v" nelle righe specificate di "x". |
InplaceUpdate <T> | Aggiorna le righe specificate "i" con i valori "v". |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | Controlla se un insieme di alberi è stato inizializzato. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Controlla se un flusso quantile è stato inizializzato. |
ÈVariabileinizializzato | Controlla se un tensore è stato inizializzato. |
IsotonicRegression <U estende Number> | Risolve una serie di problemi di regressione isotonica. |
IteratorGetDevice | Restituisce il nome del dispositivo su cui è stata posizionata `risorsa`. |
KMC2ChainInitialization | Restituisce l'indice di un punto dati da aggiungere al seed set. |
Inizializzazione KmeansPlusPlus | Seleziona num_to_sample righe di input utilizzando il criterio KMeans++. |
KthOrderStatistic | Calcola la statistica dell'ordine K-esimo di un set di dati. |
LMDBDataset | Crea un set di dati che emette le coppie chiave-valore in uno o più file LMDB. |
LSTMBlockCell <T si estende Number> | Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per 1 passo temporale. |
LSTMBlockCellGrad <T si estende Number> | Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per 1 timestep. |
Linspace <T si estende Number> | Genera valori in un intervallo. |
LoadTPUEmbeddingADAMParameters | Carica i parametri di incorporamento di ADAM. |
LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | Carica i parametri di incorporamento di ADAM con il supporto per il debug. |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Carica i parametri di incorporamento di Adadelta. |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | Carica i parametri di Adadelta con il supporto per il debug. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters | Carica i parametri di incorporamento di Adagrad. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | Carica i parametri di incorporamento di Adagrad con il supporto per il debug. |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Parametri di incorporamento RMSProp centrati sul carico. |
LoadTPUEmbeddingFTRLParameters | Carica i parametri di incorporamento FTRL. |
LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | Carica i parametri di incorporamento FTRL con supporto per il debug. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Parametri di inclusione dello stimatore di frequenza di carico. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug | Caricare i parametri di incorporamento dello stimatore di frequenza con supporto per il debug. |
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Carica i parametri di incorporamento di MDL Adagrad Light. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | Parametri di inclusione Load Momentum. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | Carica parametri di incorporamento Momentum con supporto per il debug. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Caricare i parametri di inclusione Adagrad prossimali. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Carica i parametri di incorporamento Adagrad prossimali con supporto per il debug. |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | Carica i parametri di incorporamento di RMSProp. |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | Carica i parametri di incorporamento di RMSProp con il supporto per il debug. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Carica i parametri di incorporamento di SGD. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Carica i parametri di incorporamento di SGD. |
LookupTableExport <T, U> | Emette tutte le chiavi e i valori nella tabella. |
LookupTableFind <U> | Cerca le chiavi in una tabella, emette i valori corrispondenti. |
LookupTableImport | Sostituisce il contenuto della tabella con le chiavi e i valori specificati. |
Inserimento tabella di ricerca | Aggiorna la tabella per associare le chiavi ai valori. |
Rimuovi tabella di ricerca | Rimuove le chiavi e i relativi valori associati da una tabella. |
LookupTableSize | Calcola il numero di elementi nella tabella data. |
LoopCond | Inoltra l'input all'output. |
Limiteinferiore <U estende Number> | Applica lower_bound(sorted_search_values, values) lungo ogni riga. |
Lu <T, U estende Number> | Calcola la scomposizione LU di una o più matrici quadrate. |
Rendi unico | Rendi unici tutti gli elementi nella dimensione non batch, ma \"chiudi\" a il loro valore iniziale. |
MappaCancella | Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante. |
MappaIncompleteSize | Op restituisce il numero di elementi incompleti nel contenitore sottostante. |
MappaPeek | Op visualizza i valori in corrispondenza della chiave specificata. |
Dimensione mappa | Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante. |
MapStage | Stage (chiave, valori) nel contenitore sottostante che si comporta come una tabella hash. |
MappaUnstage | Op rimuove e restituisce i valori associati alla chiave dal contenitore sottostante. |
MappaUnstageNoKey | Op rimuove e restituisce un casuale (chiave, valore) dal contenitore sottostante. |
MatrixDiagPartV2 <T> | Restituisce la parte diagonale batch di un tensore batch. |
MatrixDiagPartV3 <T> | Restituisce la parte diagonale batch di un tensore batch. |
MatrixDiagV2 <T> | Restituisce un tensore diagonale batch con determinati valori diagonali batch. |
MatrixDiagV3 <T> | Restituisce un tensore diagonale batch con determinati valori diagonali batch. |
MatrixSetDiagV2 <T> | Restituisce un tensore di matrice batch con nuovi valori diagonali batch. |
MatrixSetDiagV3 <T> | Restituisce un tensore di matrice batch con nuovi valori diagonali batch. |
Max <T> | Calcola il massimo degli elementi tra le dimensioni di un tensore. |
MaxIntraOpParallelismDataset | Crea un set di dati che sovrascrive il parallelismo intraoperatorio massimo. |
Unisci <T> | Inoltra il valore di un tensore disponibile da "input" a "output". |
Min <T> | Calcola il minimo di elementi tra le dimensioni di un tensore. |
MirrorPad <T> | Imbottisce un tensore con valori speculari. |
MirrorPadGrad <T> | Gradiente op per `MirrorPad` op. |
MlirPassthroughOp | Avvolge un calcolo MLIR arbitrario espresso come modulo con una funzione main(). |
MulNoNan <T> | Restituisce x * y per elemento. |
MutableDenseHashTable | Crea una tabella hash vuota che utilizza i tensori come archivio di supporto. |
MutableHashTable | Crea una tabella hash vuota. |
MutableHashTableOfTensors | Crea una tabella hash vuota. |
Mutex | Crea una risorsa Mutex che può essere bloccata da `MutexLock`. |
Blocco Mutex | Blocca una risorsa mutex. |
NcclAllReduce <T si estende Number> | Emette un tensore contenente la riduzione su tutti i tensori di input. |
NcclBroadcast <T si estende Number> | Invia "input" a tutti i dispositivi collegati all'output. |
NcclReduce <T si estende Number> | Riduce "input" da "num_devices" utilizzando "reduction" a un singolo dispositivo. |
Ndtri <T si estende Number> | |
Vicini più vicini | Seleziona i k centri più vicini per ogni punto. |
NextAfter <T si estende Number> | Restituisce il successivo valore rappresentabile di "x1" nella direzione di "x2", per elemento. |
NextIteration <T> | Rende il suo input disponibile per l'iterazione successiva. |
NoOp | Non fa nulla. |
NonDeterministicInts <U> | Genera in modo non deterministico alcuni numeri interi. |
NonMaxSuppressionV5 <T si estende Number> | Seleziona avidamente un sottoinsieme di riquadri di delimitazione in ordine decrescente di punteggio, eliminare le scatole che hanno un'elevata sovrapposizione dell'intersezione su unione (IOU) con le scatole precedentemente selezionate. |
Set di dati non serializzabili | |
OneHot <U> | Restituisce un tensore un caldo. |
OnesLike <T> | Restituisce un tensore di quelli con la stessa forma e tipo di x. |
OptimizeDatasetV2 | Crea un set di dati applicando le relative ottimizzazioni a `input_dataset`. |
OpzioniDataset | Crea un set di dati allegando tf.data.Options a `input_dataset`. |
OrdinatoMapClear | Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante. |
OrdinatoMapIncompleteSize | Op restituisce il numero di elementi incompleti nel contenitore sottostante. |
OrdinatoMapPeek | Op visualizza i valori in corrispondenza della chiave specificata. |
Dimensione mappa ordinata | Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante. |
OrdinatoMapStage | Stage (chiave, valori) nel contenitore sottostante che si comporta come un ordinato contenitore associativo. |
OrdinatoMapUnstage | Op rimuove e restituisce i valori associati alla chiave dal contenitore sottostante. |
OrdinatoMapUnstageNoKey | Op rimuove e restituisce l'elemento (chiave, valore) con il più piccolo chiave dal contenitore sottostante. |
OutfeedDequeue <T> | Recupera un singolo tensore dall'output del calcolo. |
OutfeedDequeueTuple | Recupera più valori dall'output del calcolo. |
OutfeedDequeueTupleV2 | Recupera più valori dall'output del calcolo. |
OutfeedDequeueV2 <T> | Recupera un singolo tensore dall'output del calcolo. |
Accodamento in uscita | Accodare un tensore sull'uscita di calcolo. |
OutfeedEnqueueTuple | Accodare più valori del tensore nell'output del calcolo. |
Pad <T> | Pad un tensore. |
ParallelBatchDataset | |
ParallelConcat <T> | Concatena un elenco di tensori `N` lungo la prima dimensione. |
ParallelDynamicStitch <T> | Interlaccia i valori dei tensori `dati` in un singolo tensore. |
AnalizzaExampleDatasetV2 | Trasforma `input_dataset` contenente prototipi `Example` come vettori di DT_STRING in un set di dati di oggetti `Tensor` o `SparseTensor` che rappresentano le caratteristiche analizzate. |
AnalizzaEsempioV2 | Trasforma un vettore di tf.Example protos (come stringhe) in tensori tipizzati. |
AnalizzaSequenzaEsempioV2 | Trasforma un vettore di tf.io.SequenceExample protos (come stringhe) in tensori tipizzati. |
Segnaposto <T> | Opzione segnaposto per un valore che verrà inserito nel calcolo. |
PlaceholderWithDefault <T> | Un'operazione segnaposto che passa per "input" quando il suo output non viene alimentato. |
Prelinearizzare | Un op che linearizza un valore del tensore in un tensore variante opaco. |
PrelinearizzareTuple | Un op che linearizza più valori del tensore in un tensore variante opaco. |
PrimitiveOp | Una classe di base per Op implementazioni che sono appoggiati da una sola Operation . |
Stampa | Stampa una stringa scalare. |
PrivateThreadPoolDataset | Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare `input_dataset`. |
Prod <T> | Calcola il prodotto degli elementi tra le dimensioni di un tensore. |
QuantizeAndDequantizeV4 <T si estende Number> | Quantizza quindi dequantizza un tensore. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T si estende Number> | Restituisce il gradiente di `QuantizeAndDequantizeV4`. |
QuantizedConcat <T> | Concatena tensori quantizzati lungo una dimensione. |
QuantizedConcatV2 <T> | |
QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | Calcola QuantizedConv2D per canale. |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedDepthwiseConv2D <V> | Calcola Conv2D quantizzato in profondità. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias e Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias, Relu e Requantize. |
QuantizedMatMulWithBias <W> | Esegue una moltiplicazione quantizzata della matrice di "a" per la matrice "b" con aggiunta di bias. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W estende Number> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | Esegui una moltiplicazione quantizzata della matrice di "a" per la matrice "b" con bias add e relu fusion. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Eseguire una moltiplicazione di matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con bias add e relu e riquantizzare la fusione. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedReshape <T> | Rimodella un tensore quantizzato secondo il Reshape op. |
RaggedBincount <U estende Number> | Conta il numero di occorrenze di ciascun valore in un array di interi. |
RaggedCountSparseOutput <U estende Number> | Esegue il conteggio dei bin di output sparse per un input di tensore irregolare. |
RaggedCross <T, U estende Number> | Genera una funzione incrociata da un elenco di tensori e la restituisce come RaggedTensor. |
RaggedGather <T extends Number, U> | Raccogli sezioni irregolari dall'asse `params` `0` secondo `indici`. |
RaggedRange <U estende Numero, T estende Number> | Restituisce un "RaggedTensor" contenente le sequenze di numeri specificate. |
RaggedTensorFromVariant <U estende Number, T> | Decodifica un tensore `variante` in un `raggedTensor`. |
RaggedTensorToSparse <U> | Converte un `RaggedTensor` in uno `SparseTensor` con gli stessi valori. |
RaggedTensorToTensor <U> | Crea un tensore denso da un tensore irregolare, eventualmente alterandone la forma. |
RaggedTensorToVariant | Codifica un "RaggedTensor" in un "variant". |
RaggedTensorToVariantGradient <U> | Helper utilizzato per calcolare il gradiente per `RaggedTensorToVariant`. |
Gamma <T si estende Number> | Crea una sequenza di numeri. |
Rango | Restituisce il rango di un tensore. |
ReadVariableOp <T> | Legge il valore di una variabile. |
RebatchDataset | Crea un set di dati che modifica la dimensione del batch. |
RebatchDatasetV2 | Crea un set di dati che modifica la dimensione del batch. |
Recv <T> | Riceve il tensore denominato da send_device su recv_device. |
Attivazioni di inclusione RecvTPUE | Un'operazione che riceve attivazioni di incorporamento sulla TPU. |
RiduciTutto | Calcola l'"e" logico degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. |
Riduci qualsiasi | Calcola l'"o logico" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. |
ReduceMax <T> | Calcola il massimo degli elementi tra le dimensioni di un tensore. |
ReduceMin <T> | Calcola il minimo di elementi tra le dimensioni di un tensore. |
ReduceProd <T> | Calcola il prodotto degli elementi tra le dimensioni di un tensore. |
ReduceSum <T> | Calcola la somma degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. |
RefEnter <T> | Crea o trova un frame figlio e rende disponibili i "dati" al frame figlio. |
RefExit <T> | Esce dal frame corrente al frame principale. |
RefIdentity <T> | Restituisce lo stesso tensore di riferimento del tensore di riferimento di input. |
RefMerge <T> | Inoltra il valore di un tensore disponibile da "inputs" a "output". |
RefNextIteration <T> | Rende il suo input disponibile per l'iterazione successiva. |
RefSelect <T> | Inoltra l'elemento `index`th di `inputs` a `output`. |
RefSwitch <T> | Inoltra i "dati" del tensore di riferimento alla porta di uscita determinata da "pred". |
Registrare il set di dati | Registra un set di dati con il servizio tf.data. |
RiquantizzazioneRangePerChannel | Calcola l'intervallo di riquantizzazione per canale. |
RequantizePerChannel <U> | Riquantizza l'ingresso con valori minimi e massimi noti per canale. |
Reshape <T> | Rimodella un tensore. |
Accumulatore di risorseApplica gradiente | Applica un gradiente a un dato accumulatore. |
ResourceAccumulatorNumAccumulated | Restituisce il numero di gradienti aggregati negli accumulatori dati. |
ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Aggiorna l'accumulatore con un nuovo valore per global_step. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T> | Estrae il gradiente medio nell'oggetto ConditionalAccumulator specificato. |
ResourceApplyAdagradV2 | Aggiorna '*var' secondo lo schema adagrad. |
RisorsaApplyAdamWithAmsgrad | Aggiorna '*var' secondo l'algoritmo di Adam. |
RisorsaApplicaKerasMomentum | Aggiorna '*var' secondo lo schema del momento. |
RisorsaCondizionaleAccumulatore | Un accumulatore condizionale per l'aggregazione dei gradienti. |
ResourceCountUpTo <T si estende Number> | Incrementa la variabile puntata da 'risorsa' fino a raggiungere 'limite'. |
ResourceGather <U> | Raccogliere sezioni dalla variabile puntata da `risorsa` secondo `indici`. |
ResourceGatherNd <U> | |
ResourceScatterAdd | Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterDiv | Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterMax | Riduce gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento `resource` utilizzando l'operazione `max`. |
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 | Applica un'aggiunta sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile. |
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> | Applica un'aggiunta sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile. |
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> | Restituisce una fetta da '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 rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante. |
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 | Crea un TensorArray per l'archiviazione di più gradienti di valori nell'handle specificato. |
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. |