Прервать | Вызвать исключение, чтобы прервать процесс при вызове. |
Все | Вычисляет «логическое и» элементов по измерениям тензора. |
AllToAll <Т> | Операция по обмену данными между репликами TPU. |
AnonymousIteratorV2 | Контейнер для ресурса итератора. |
AnonymousMemoryCache | |
AnonymousMultiDeviceIterator | Контейнер для ресурса итератора с несколькими устройствами. |
АнонимныйСлучайныйГенератор | |
AnonymousSeedGenerator | |
Любой | Вычисляет «логическое ИЛИ» элементов по измерениям тензора. |
ApplyAdagradV2 <Т> | Обновите '* var' по схеме адаграда. |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | Преобразование, которое утверждает, какие преобразования произойдут дальше. |
Утвердить | Утверждает, что данное условие верно. |
Присвоить <Т> | Обновите ref, присвоив ему значение. |
AssignAdd <Т> | Обновите "ref", добавив к нему "value". |
AssignAddVariableOp | Добавляет значение к текущему значению переменной. |
AssignSub <Т> | Обновите «ref», вычтя из него «значение». |
AssignSubVariableOp | Вычитает значение из текущего значения переменной. |
AssignVariableOp | Присваивает новое значение переменной. |
AutoShardDataset | Создает набор данных, разделяющий входной набор данных. |
BandedTriangularSolve <Т> | |
Барьер | Определяет барьер, который сохраняется при различных исполнениях графа. |
БарьерЗакрыть | Закрывает данный барьер. |
БарьерIncompleteSize | Вычисляет количество неполных элементов в заданном барьере. |
БарьерВставкаМного | Для каждого ключа присваивает соответствующее значение указанному компоненту. |
BarrierReadySize | Вычисляет количество полных элементов в заданном барьере. |
BarrierTakeMany | Берет заданное количество завершенных элементов из шлагбаума. |
Партия | Недетерминированно пакетирует все входные тензоры. |
BatchMatMulV2 <Т> | Пакетно умножает срезы двух тензоров. |
BatchMatMulV3 <V> | Пакетно умножает срезы двух тензоров. |
BatchToSpace <Т> | BatchToSpace для 4-мерных тензоров типа T. |
BatchToSpaceNd <Т> | BatchToSpace для тензоров ND типа T. |
BesselI0 <T расширяет Number> | |
BesselI1 <T расширяет Number> | |
BesselJ0 <T расширяет Number> | |
BesselJ1 <T расширяет Number> | |
BesselK0 <T расширяет Number> | |
BesselK0e <T расширяет Number> | |
BesselK1 <T расширяет Number> | |
BesselK1e <T расширяет Number> | |
BesselY0 <T расширяет Number> | |
BesselY1 <T расширяет Number> | |
Bitcast <U> | Преобразует тензор из одного типа в другой без копирования данных. |
BlockLSTM <T расширяет Number> | Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM для всех временных шагов. |
BlockLSTMGrad <T расширяет Number> | Вычисляет обратное распространение ячейки LSTM для всей временной последовательности. |
BlockLSTMGradV2 <T расширяет Number> | Вычисляет обратное распространение ячейки LSTM для всей временной последовательности. |
BlockLSTMV2 <T расширяет Number> | Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM для всех временных шагов. |
BoostedTreesAggregateStats | Агрегирует сводку накопленной статистики для партии. |
BoostedДеревья | Закрепите каждую функцию в зависимости от границ сегмента. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | Вычисляет прирост для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разделении для этой функции. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | Вычисляет прирост для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для каждого узла. |
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | Вычисляет прирост для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разделении для этой функции. |
BoostedTreesCenterBias | Вычисляет априорное значение на основе данных обучения (смещение) и заполняет первый узел предшествующим логитом. |
BoostedTreesCreateEnsemble | Создает модель ансамбля дерева и возвращает дескриптор к ней. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Создайте ресурс для потоков квантилей. |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | Десериализует конфигурацию ансамбля сериализованного дерева и заменяет текущее дерево ансамбль. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Создает дескриптор BoostedTreesEnsembleResource |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | Выводы отладки / интерпретируемости модели для каждого примера. |
BoostedДеревьяFlushQuantileОбзоры | Удалите сводки квантилей из каждого ресурса потока квантилей. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | Получает маркер метки ресурса ансамбля деревьев, количество деревьев и статистику роста. |
BoostedДеревьяСделатьQuantileСводки | Создает сводку квантилей для партии. |
BoostedTreesMakeStatsSummary | Создает сводку накопленной статистики для партии. |
BoostedTreesPredict | Запускает несколько предикторов ансамбля аддитивной регрессии для входных экземпляров и вычисляет логиты. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Добавьте итоги квантилей к каждому ресурсу потока квантилей. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Десериализуйте границы сегмента и отметьте готовность в текущем QuantileAccumulator. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Сбросить сводки для ресурса квантиля потока. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Сгенерируйте границы сегмента для каждой функции на основе накопленных сводок. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Создает дескриптор BoostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesSerializeEnsemble | Сериализует ансамбль дерева в прототип. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | Агрегирует сводку накопленной статистики для партии. |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | Вычисляет прирост для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разделении для этой функции. |
BoostedTreesTrainingPredict | Запускает несколько предикторов ансамбля аддитивной регрессии для входных экземпляров и вычисляет обновление для кэшированных журналов. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | Обновляет ансамбль деревьев, добавляя слой к последнему выращиваемому дереву. или начав новое дерево. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Обновляет ансамбль деревьев, добавляя слой к последнему выращиваемому дереву или начав новое дерево. |
BroadcastDynamicShape <T расширяет Number> | Верните форму s0 op s1 с помощью трансляции. |
BroadcastGradientArgs <T расширяет Number> | Вернуть индексы редукции для вычисления градиентов s0 op s1 с широковещательной передачей. |
BroadcastTo <Т> | Передайте массив для совместимой формы. |
Bucketize | Букетизирует «ввод» на основе «границ». |
CSRSparseMatrixComponents <Т> | Считывает компоненты CSR из пакета index. |
CSRSparseMatrixToDense <Т> | Преобразуйте (возможно, пакетный) CSRSparseMatrix в плотный. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <Т> | Преобразует (возможно, пакетный) CSRSparesMatrix в SparseTensor. |
CSVDataset | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | Вычисляет потерю CTC (логарифмическую вероятность) для каждой записи пакета. |
CacheDatasetV2 | |
CheckNumericsV2 <T расширяет Number> | Проверяет тензор для значений NaN, -Inf и + Inf. |
ВыбратьFastestDataset | |
ClipByValue <Т> | Обрезает значения тензора до указанного минимального и максимального значений. |
CollectiveBcastRecvV2 <U> | Получает широковещательное значение тензора от другого устройства. |
CollectiveBcastSendV2 <Т> | Передает значение тензора одному или нескольким другим устройствам. |
CollectiveGather <T расширяет Number> | Взаимно накапливает несколько тензоров одинакового типа и формы. |
CollectiveGatherV2 <T расширяет Number> | Взаимно накапливает несколько тензоров одинакового типа и формы. |
CollectivePermute <Т> | Операция по перестановке тензоров между реплицированными экземплярами TPU. |
CollectiveReduceV2 <T расширяет Number> | Взаимно уменьшает несколько тензоров одинакового типа и формы. |
CombinedNonMaxSuppression | Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания оценки, Эта операция выполняет non_max_suppression для входных данных в пакете для всех классов. |
CompositeTensorVariantFromComponents | Кодирует значение ExtensionType в скалярный тензор варианта. |
CompositeTensorVariantToComponents | Декодирует скалярный тензор «вариант» в значение «ExtensionType». |
CompressElement | Сжимает элемент набора данных. |
ComputeBatchSize | Вычисляет статический размер пакета набора данных без частичных пакетов. |
Concat <Т> | Объединяет тензоры по одному измерению. |
ConfigureDistributedTPU | Устанавливает централизованные структуры для распределенной системы TPU. |
Настроить | Устанавливает TPUEmbedding в распределенной системе TPU. |
Константа <Т> | Оператор, производящий постоянное значение. |
ConsumeMutexLock | Эта операция потребляет блокировку, созданную `MutexLock`. |
ControlTrigger | Ничего не делает. |
Копировать <T> | Скопируйте тензор из CPU-to-CPU или GPU-to-GPU. |
CopyHost <Т> | Скопируйте тензор на хост. |
CountUpTo <T расширяет Number> | Увеличивает ref, пока не достигнет предела. |
CrossReplicaSum <T расширяет Number> | Операция для суммирования входных данных по реплицированным экземплярам TPU. |
CudnnRNNBackpropV3 <T расширяет Number> | Шаг обратного распространения CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T расширяет Number> | Преобразует параметры CudnnRNN из канонической формы в пригодную для использования. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T расширяет Number> | Получает параметры CudnnRNN в канонической форме. |
CudnnRNNV3 <T расширяет Number> | RNN, поддерживаемый cuDNN. |
CumulativeLogsumexp <T расширяет Number> | Вычислите кумулятивное произведение тензора x вдоль оси. |
DataServiceDataset | Создает набор данных, который считывает данные из службы tf.data. |
DataServiceDatasetV2 | Создает набор данных, который считывает данные из службы tf.data. |
Набор данных | Возвращает количество элементов input_dataset. |
DatasetFromGraph | Создает набор данных из заданного `graph_def`. |
DatasetToGraphV2 | Возвращает сериализованный GraphDef, представляющий input_dataset. |
Dawsn <T расширяет Number> | |
DebugGradientIdentity <Т> | Операция идентификации для отладки градиента. |
DebugGradientRefIdentity <Т> | Операция идентификации для отладки градиента. |
DebugIdentity <Т> | Предоставляет отображение идентичности входного тензора, не являющегося типом Ref, для отладки. |
DebugIdentityV2 <Т> | Debug Identity V2 Op. |
DebugNanCount | Отладка счетчика значения NaN Op. |
DebugNumericSummary | Отладочная цифровая сводка Op. |
DebugNumericSummaryV2 <U расширяет Number> | Отладка Numeric Summary V2 Op. |
DecodeImage <T расширяет Number> | Функция для decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg и decode_png. |
DecodePaddedRaw <T расширяет Number> | Переинтерпретируйте байты строки как вектор чисел. |
DecodeProto | Операция извлекает поля из сериализованного сообщения протокола буферизации в тензоры. |
DeepCopy <Т> | Делает копию `x`. |
DeleteIterator | Контейнер для ресурса итератора. |
DeleteMemoryCache | |
DeleteMultiDeviceIterator | Контейнер для ресурса итератора. |
DeleteRandomSeedGenerator | |
DeleteSeedGenerator | |
DeleteSessionTensor | Удалите тензор, указанный его дескриптором в сеансе. |
DenseBincount <U расширяет Number> | Подсчитывает количество появлений каждого значения в целочисленном массиве. |
DenseCountSparseOutput <U расширяет Number> | Выполняет подсчет бункеров разреженного вывода для входа tf.tensor. |
DenseToCSRSparseMatrix | Преобразует плотный тензор в (возможно, пакетный) CSRSparseMatrix. |
DestroyResourceOp | Удаляет ресурс, указанный дескриптором. |
DestroyTemporaryVariable <Т> | Уничтожает временную переменную и возвращает ее окончательное значение. |
DeviceIndex | Вернуть индекс устройства, на котором работает операция. |
DirectedInterleaveDataset | Замена для InterleaveDataset в фиксированном списке из N наборов данных. |
DrawBoundingBoxesV2 <T расширяет Number> | Нарисуйте ограничивающие рамки на пакете изображений. |
DummyIterationCounter | |
DummyMemoryCache | |
DummySeedGenerator | |
DynamicPartition <Т> | Разбиение данных на тензоры num_partitions с использованием индексов из partitions. |
DynamicStitch <Т> | Чередование значений из тензоров "данных" в один тензор. |
EditDistance | Вычисляет (возможно, нормализованное) расстояние редактирования Левенштейна. |
EiG <U> | Вычисляет собственное разложение одной или нескольких квадратных матриц. |
Einsum <Т> | Тензорное сжатие в соответствии с соглашением Эйнштейна о суммировании. |
Слейте <T> | Создает тензор заданной формы. |
EmptyTensorList | Создает и возвращает пустой список тензоров. |
EmptyTensorMap | Создает и возвращает пустую тензорную карту. |
EncodeProto | Операция сериализует сообщения protobuf, предоставленные во входных тензорах. |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | Операция, которая ставит в очередь TPUEmbedding список входных тензоров пакета. |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Упрощает перенос кода, использующего tf.nn.embedding_lookup (). |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | Операция, которая ставит в очередь входные индексы TPUEmbedding из SparseTensor. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Упрощает перенос кода, использующего tf.nn.embedding_lookup_sparse (). |
EnsureShape <Т> | Обеспечивает соответствие формы тензора ожидаемой форме. |
Введите <T> | Создает или находит дочерний фрейм и делает «данные» доступными для дочернего фрейма. |
Erfinv <T расширяет Number> | |
EuclideanNorm <Т> | Вычисляет евклидову норму элементов по измерениям тензора. |
Выход <T> | Выходит из текущего кадра в его родительский. |
ExpandDims <Т> | Вставляет размер 1 в форму тензора. |
Экспериментальный | Создает набор данных, разделяющий входной набор данных. |
ExperimentalBytesProducedStatsDataset | Записывает размер каждого элемента input_dataset в байтах в StatsAggregator. |
ЭкспериментальныйВыбратьFastestDataset | |
Экспериментальный набор данных | Возвращает количество элементов input_dataset. |
ExperimentalDatasetToTFRecord | Записывает указанный набор данных в указанный файл, используя формат TFRecord. |
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset | Создает набор данных, который объединяет входные элементы в SparseTensor. |
ExperimentalLatencyStatsDataset | Записывает задержку создания элементов input_dataset в StatsAggregator. |
ExperimentalMatchingFilesDataset | |
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | Создает набор данных, который отменяет максимальный внутриоперационный параллелизм. |
ExperimentalParseExampleDataset | Преобразует input_dataset, содержащий прототипы Example в виде векторов DT_STRING, в набор данных Tensor или SparseTensor, представляющих анализируемые функции. |
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset | Создает набор данных, который использует настраиваемый пул потоков для вычисления input_dataset. |
ExperimentalRandomDataset | Создает набор данных, который возвращает псевдослучайные числа. |
ExperimentalRebatchDataset | Создает набор данных, который изменяет размер пакета. |
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
ExperimentalSlidingWindowDataset | Создает набор данных, который пропускает скользящее окно над input_dataset. |
ExperimentalSqlDataset | Создает набор данных, который выполняет SQL-запрос и выдает строки набора результатов. |
ExperimentalStatsAggregatorHandle | Создает ресурс менеджера статистики. |
ExperimentalStatsAggregatorSummary | Создает сводку любой статистики, записанной данным менеджером статистики. |
ExperimentalUnbatchDataset | Набор данных, который разбивает входные элементы на несколько элементов. |
Expint <T расширяет Number> | |
ExtractGlimpseV2 | Извлекает проблеск из входного тензора. |
ExtractVolumePatches <T расширяет Number> | Извлеките патчи из input и поместите их в выходное измерение «depth». |
Заливка <U> | Создает тензор, заполненный скалярным значением. |
FinalizeDataset | Создает набор данных, применяя tf.data.Options к input_dataset. |
Отпечаток пальца | Создает значения отпечатков пальцев. |
FresnelCos <T расширяет Number> | |
FresnelSin <T расширяет Number> | |
FusedBatchNormGradV3 <T расширяет Number, U расширяет Number> | Градиент для пакетной нормализации. |
FusedBatchNormV3 <T расширяет Number, U расширяет Number> | Пакетная нормализация. |
GRUBlockCell <T расширяет Number> | Вычисляет прямое распространение ячейки ГРУ для 1 временного шага. |
GRUBlockCellGrad <T расширяет Number> | Вычисляет обратное распространение ячейки ГРУ для 1 временного шага. |
Собирают <Т> | Собираем срезы от оси params, axis, в соответствии с index. |
GatherNd <Т> | Соберите срезы из `params` в тензор с формой, заданной` index`. |
GenerateBoundingBoxProposals | Эта операция создает область интересов из заданных ограничивающих рамок (bbox_deltas), закодированных с помощью якорей в соответствии с уравнением 2 в arXiv: 1506.01497 Операция выбирает верхние блоки оценки `pre_nms_topn`, декодирует их относительно якорей, применяет немаксимальное подавление к перекрывающимся блокам со значением пересечения-над-объединению (iou) выше, чем` nms_threshold`, отбрасывая блоки, у которых более короткая сторона меньше ` min_size`. |
GetOptions | Возвращает tf.data.Options, прикрепленный к input_dataset. |
GetSessionHandle | Сохраните входной тензор в состоянии текущего сеанса. |
GetSessionTensor <Т> | Получить значение тензора, указанное его дескриптором. |
Градиенты | Добавляет операции , чтобы вычислить частные производные суммы y с WRT x лет, то есть, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Если Options.dx() значения установлены, они в качестве начальных символических частных производных некоторой функции потерь L WRT |
GuaranteeConst <Т> | Дает гарантии исполняющей среде TF, что входной тензор является константой. |
Хеш-таблица | Создает неинициализированную хеш-таблицу. |
HistogramFixedWidth <U расширяет Number> | Вернуть гистограмму значений. |
Идентичность <T> | Возвращает тензор той же формы и содержимого, что и входной тензор или значение. |
IdentityN | Возвращает список тензоров той же формы и содержимого, что и входные данные. тензоры. |
IgnoreErrorsDataset | Создает набор данных, содержащий элементы input_dataset, игнорируя ошибки. |
ImageProjectiveTransformV2 <T расширяет Number> | Применяет данное преобразование к каждому из изображений. |
ImageProjectiveTransformV3 <T расширяет Number> | Применяет данное преобразование к каждому из изображений. |
ImmutableConst <Т> | Возвращает неизменяемый тензор из области памяти. |
InfeedDequeue <Т> | Заполнитель op для значения, которое будет передано в вычисление. |
InfeedDequeueTuple | Извлекает несколько значений из источника в виде кортежа XLA. |
InfeedEnqueue | Операция, которая передает в вычисление одно значение Tensor. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | Операция, которая ставит предварительно линеаризованный буфер в очередь на вход TPU. |
InfeedEnqueueTuple | Подает несколько значений Tensor в вычисление в виде кортежа XLA. |
InitializeTable | Инициализатор таблицы, который принимает два тензора для ключей и значений соответственно. |
InitializeTableFromDataset | |
InitializeTableFromTextFile | Инициализирует таблицу из текстового файла. |
InplaceAdd <Т> | Добавляет v в указанные строки x. |
InplaceSub <Т> | Вычитает `v` в указанные строки` x`. |
InplaceUpdate <Т> | Обновляет указанные строки «i» значениями «v». |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | Проверяет, инициализирован ли ансамбль деревьев. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Проверяет, инициализирован ли поток квантилей. |
IsVariableInitialized | Проверяет, инициализирован ли тензор. |
IsotonicRegression <U расширяет Number> | Решает ряд проблем изотонической регрессии. |
IteratorGetDevice | Возвращает имя устройства, на котором был размещен `ресурс`. |
KMC2ChainИнициализация | Возвращает индекс точки данных, которая должна быть добавлена к начальному набору. |
KmeansPlusPlusИнициализация | Выбирает num_to_sample строк ввода, используя критерий KMeans ++. |
KthOrderStatistic | Вычисляет статистику K-го порядка набора данных. |
LMDBDataset | Создает набор данных, который генерирует пары ключ-значение в одном или нескольких файлах LMDB. |
LSTMBlockCell <T расширяет Number> | Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM для 1 временного шага. |
LSTMBlockCellGrad <T расширяет Number> | Вычисляет обратное распространение ячейки LSTM для 1 временного шага. |
LINSPACE <T расширяет Number> | Создает значения в интервале. |
LoadTPUEmbeddingADAMP Параметры | Загрузите параметры внедрения ADAM. |
LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | Загрузите параметры внедрения ADAM с поддержкой отладки. |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Загрузите параметры внедрения Adadelta. |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | Загрузите параметры Adadelta с поддержкой отладки. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters | Загрузите параметры встраивания Adagrad. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | Загрузите параметры внедрения Adagrad с поддержкой отладки. |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Параметры внедрения RMSProp, центрированные по нагрузке. |
LoadTPUEmbeddingFTRLParameters | Загрузите параметры внедрения FTRL. |
LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | Загрузите параметры внедрения FTRL с поддержкой отладки. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Параметры встраивания оценки частоты нагрузки. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug | Параметры встраивания оценки частоты нагрузки с поддержкой отладки. |
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Загрузите параметры встраивания MDL Adagrad Light. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | Параметры встраивания Load Momentum. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | Параметры внедрения Load Momentum с поддержкой отладки. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Загрузите проксимальные параметры встраивания Adagrad. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Загрузите проксимальные параметры внедрения Adagrad с поддержкой отладки. |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | Загрузите параметры внедрения RMSProp. |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | Загрузите параметры внедрения RMSProp с поддержкой отладки. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Загрузите параметры внедрения SGD. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Загрузите параметры внедрения SGD. |
LookupTableExport <T, U> | Выводит все ключи и значения в таблицу. |
LookupTableFind <U> | Ищет ключи в таблице, выводит соответствующие значения. |
LookupTableImport | Заменяет содержимое таблицы указанными ключами и значениями. |
LookupTableInsert | Обновляет таблицу, чтобы связать ключи со значениями. |
LookupTableRemove | Удаляет ключи и связанные с ними значения из таблицы. |
LookupTableSize | Вычисляет количество элементов в данной таблице. |
LoopCond | Перенаправляет ввод на вывод. |
LowerBound <U расширяет Number> | Применяет lower_bound (sorted_search_values, values) к каждой строке. |
Л <Т, U расширяет Number> | Вычисляет LU-разложение одной или нескольких квадратных матриц. |
MakeUnique | Сделайте все элементы в не-пакетном измерении уникальными, но «близкими» к их начальное значение. |
MapClear | Op удаляет все элементы в нижележащем контейнере. |
MapIncompleteSize | Op возвращает количество неполных элементов в базовом контейнере. |
MapPeek | Оператор просматривает значения в указанном ключе. |
MapSize | Op возвращает количество элементов в базовом контейнере. |
MapStage | Этап (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как хеш-таблица. |
MapUnstage | Op удаляет и возвращает значения, связанные с ключом из нижележащего контейнера. |
MapUnstageNoKey | Op удаляет и возвращает случайное (ключ, значение) из нижележащего контейнера. |
MatrixDiagPartV2 <Т> | Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора. |
MatrixDiagPartV3 <Т> | Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора. |
MatrixDiagV2 <Т> | Возвращает пакетный диагональный тензор с заданными пакетными диагональными значениями. |
MatrixDiagV3 <Т> | Возвращает пакетный диагональный тензор с заданными пакетными диагональными значениями. |
MatrixSetDiagV2 <Т> | Возвращает пакетный матричный тензор с новыми пакетными диагональными значениями. |
MatrixSetDiagV3 <Т> | Возвращает пакетный матричный тензор с новыми пакетными диагональными значениями. |
Max <T> | Вычисляет максимум элементов по размеру тензора. |
MaxIntraOpParallelismDataset | Создает набор данных, который отменяет максимальный внутриоперационный параллелизм. |
Слияние <Т> | Пересылает значение доступного тензора из "входов" в "выход". |
Min <T> | Вычисляет минимум элементов по размеру тензора. |
MirrorPad <Т> | Добавляет тензор к зеркальным значениям. |
MirrorPadGrad <Т> | Градиент op для `MirrorPad` op. |
MlirPassthroughOp | Оборачивает произвольное вычисление MLIR, выраженное в виде модуля, с функцией main (). |
MulNoNan <Т> | Поэлементно возвращает x * y. |
MutableDenseHashTable | Создает пустую хеш-таблицу, которая использует тензоры в качестве резервного хранилища. |
MutableHashTable | Создает пустую хеш-таблицу. |
MutableHashTableOfTensors | Создает пустую хеш-таблицу. |
Мьютекс | Создает ресурс Mutex, который может быть заблокирован MutexLock. |
MutexLock | Блокирует ресурс мьютекса. |
NcclAllReduce <T расширяет Number> | Выводит тензор, содержащий уменьшение всех входных тензоров. |
NcclBroadcast <T расширяет Number> | Посылает `input` всем устройствам, подключенным к выходу. |
NcclReduce <T расширяет Number> | Уменьшает input с num_devices с помощью сокращения до одного устройства. |
Ndtri <T расширяет Number> | |
БлижайшиеСоседи | Выбирает k ближайших центров для каждой точки. |
NextAfter <T расширяет Number> | Поэлементно возвращает следующее представимое значение x1 в направлении x2. |
NextIteration <Т> | Делает входные данные доступными для следующей итерации. |
NoOp | Ничего не делает. |
NonDeterministicInts <U> | Недетерминированно генерирует некоторые целые числа. |
NonMaxSuppressionV5 <T расширяет Number> | Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания оценки, отсекая блоки, которые имеют высокое пересечение-над-объединением (IOU), перекрываются с ранее выбранными блоками. |
NonSerializableDataset | |
OneHot <U> | Возвращает горячий тензор. |
OnesLike <Т> | Возвращает тензор единиц той же формы и типа, что и x. |
OptimizeDatasetV2 | Создает набор данных, применяя соответствующие оптимизации к `input_dataset`. |
Параметры | Создает набор данных, прикрепляя tf.data.Options к `input_dataset`. |
OrderedMapClear | Op удаляет все элементы в нижележащем контейнере. |
OrderedMapIncompleteSize | Op возвращает количество неполных элементов в базовом контейнере. |
OrderedMapPeek | Оператор просматривает значения по указанному ключу. |
OrderedMapSize | Op возвращает количество элементов в базовом контейнере. |
OrderedMapStage | Этап (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как заказанный ассоциативный контейнер. |
OrderedMapUnstage | Op удаляет и возвращает значения, связанные с ключом из нижележащего контейнера. |
OrderedMapUnstageNoKey | Op удаляет и возвращает элемент (ключ, значение) с наименьшим ключ из нижележащего контейнера. |
OutfeedDequeue <Т> | Извлекает один тензор из выходных данных вычислений. |
OutfeedDequeueTuple | Получите несколько значений из выходного канала вычислений. |
OutfeedDequeueTupleV2 | Получите несколько значений из выходного канала вычислений. |
OutfeedDequeueV2 <Т> | Извлекает один тензор из выходных данных вычислений. |
OutfeedEnqueue | Поставить тензор в очередь на выходе вычислений. |
OutfeedEnqueueTuple | Поставить в очередь несколько значений Tensor на выходе вычислений. |
Коврик <Т> | Добавляет тензор. |
ParallelBatchDataset | |
ParallelConcat <Т> | Объединяет список тензоров N по первому измерению. |
ParallelDynamicStitch <Т> | Чередование значений из тензоров "данных" в один тензор. |
ParseExampleDatasetV2 | Преобразует input_dataset, содержащий прототипы Example в виде векторов DT_STRING, в набор данных Tensor или SparseTensor, представляющих анализируемые функции. |
ParseExampleV2 | Преобразует вектор tf.Example protos (в виде строк) в типизированные тензоры. |
ParseSequenceExampleV2 | Преобразует вектор протоколов tf.io.SequenceExample (в виде строк) в типизированные тензоры. |
Заполнитель <Т> | Заполнитель op для значения, которое будет передано в вычисление. |
PlaceholderWithDefault <Т> | Операция-заполнитель, которая проходит через `input`, когда ее вывод не подается. |
Прелинеаризовать | Операция, которая линеаризует одно значение Tensor в тензор непрозрачного варианта. |
PrelinearizeTuple | Операция, которая линеаризует несколько значений Tensor в непрозрачный вариант тензора. |
PrimitiveOp | Базовый класс для Op реализаций, которые при поддержке одной Operation . |
Распечатать | Печатает скаляр в виде строки. |
PrivateThreadPoolDataset | Создает набор данных, который использует настраиваемый пул потоков для вычисления input_dataset. |
Прод <Т> | Вычисляет произведение элементов по измерениям тензора. |
QuantizeAndDequantizeV4 <T расширяет Number> | Квантовывает, а затем деквантовывает тензор. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T расширяет Number> | Возвращает градиент QuantizeAndDequantizeV4. |
QuantizedConcat <Т> | Объединяет квантованные тензоры по одному измерению. |
QuantizedConcatV2 <Т> | |
QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | Вычисляет QuantizedConv2D для каждого канала. |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedDepthwiseConv2D <V> | Вычисляет квантованный по глубине Conv2D. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | Вычисляет квантованный по глубине Conv2D со смещением. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Вычисляет квантованный по глубине Conv2D с Bias и Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Вычисляет квантованный по глубине Conv2D с Bias, Relu и Requantize. |
QuantizedMatMulWithBias <W> | Выполняет квантованное матричное умножение «a» на матрицу «b» со сложением смещения. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W расширяет Number> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | Выполните квантованное матричное умножение «a» на матрицу «b» со сложением смещения и повторным объединением. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Выполните квантованное матричное умножение «a» на матрицу «b» со смещением, сложением и повторным преобразованием, и переквантованием слияния. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedReshape <Т> | Изменяет квантованный тензор в соответствии с операцией Reshape op. |
RaggedBincount <U расширяет Number> | Подсчитывает количество появлений каждого значения в целочисленном массиве. |
RaggedCountSparseOutput <U расширяет Number> | Выполняет подсчет бункеров с разреженным выходом для неровного входа тензора. |
RaggedCross <Т, U расширяет Number> | Создает перекрестие признаков из списка тензоров и возвращает его как RaggedTensor. |
RaggedGather <T расширяет Number, U> | Собираем рваные срезы от оси `params`` 0` в соответствии с `index`. |
RaggedRange <U простирается Количество, Т расширяет Number> | Возвращает RaggedTensor, содержащий указанные последовательности чисел. |
RaggedTensorFromVariant <U распространяется Число, Т> | Декодирует тензор варианта в тензор RaggedTensor. |
RaggedTensorToSparse <U> | Преобразует RaggedTensor в SparseTensor с теми же значениями. |
RaggedTensorToTensor <U> | Создайте плотный тензор из рваного тензора, возможно, изменив его форму. |
RaggedTensorToVariant | Кодирует RaggedTensor в вариант Tensor. |
RaggedTensorToVariantGradient <U> | Помощник, используемый для вычисления градиента для RaggedTensorToVariant. |
Диапазон <T расширяет Number> | Создает последовательность чисел. |
Классифицировать | Возвращает ранг тензора. |
ReadVariableOp <Т> | Читает значение переменной. |
RebatchDataset | Создает набор данных, который изменяет размер пакета. |
RebatchDatasetV2 | Создает набор данных, который изменяет размер пакета. |
Recv <T> | Получает именованный тензор от send_device на recv_device. |
RecvTPUEmbeddingActivations | Операция, которая получает активации внедрения на TPU. |
ReduceAll | Вычисляет «логическое и» элементов по измерениям тензора. |
ReduceAny | Вычисляет «логическое ИЛИ» элементов по измерениям тензора. |
ReduceMax <Т> | Вычисляет максимум элементов по размеру тензора. |
ReduceMin <Т> | Вычисляет минимум элементов по размеру тензора. |
ReduceProd <Т> | Вычисляет произведение элементов по измерениям тензора. |
ReduceSum <Т> | Вычисляет сумму элементов по измерениям тензора. |
RefEnter <Т> | Создает или находит дочерний фрейм и делает «данные» доступными для дочернего фрейма. |
RefExit <Т> | Выходит из текущего кадра в его родительский. |
RefIdentity <Т> | Верните тот же тензор ссылок, что и входной тензор ссылок. |
RefMerge <Т> | Перенаправляет значение доступного тензора из "входов" в "выход". |
RefNextIteration <Т> | Делает входные данные доступными для следующей итерации. |
RefSelect <Т> | Перенаправляет элемент index из входов в output. |
RefSwitch <Т> | Пересылает тензор ref `data` в выходной порт, определяемый` pred`. |
RegisterDataset | Регистрирует набор данных в службе tf.data. |
RequantizationRangePerChannel | Вычисляет диапазон переквантизации для каждого канала. |
RequantizePerChannel <U> | Рекантизирует ввод с минимальными и максимальными значениями, известными для каждого канала. |
Reshape <Т> | Изменяет форму тензора. |
ResourceAccumulatorApplyGradient | Применяет градиент к данному аккумулятору. |
ResourceAccumulatorNumAccumulated | Возвращает количество градиентов, агрегированных в данных аккумуляторах. |
ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Обновляет аккумулятор новым значением global_step. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <Т> | Извлекает средний градиент в данном ConditionalAccumulator. |
ResourceApplyAdagradV2 | Обновите '* var' по схеме адаграда. |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Обновите '* var' в соответствии с алгоритмом Адама. |
РесурсПрименитьКерасМоментум | Обновите '* var' в соответствии со схемой импульса. |
ResourceConditionalAccumulator | Условный аккумулятор для агрегирования градиентов. |
ResourceCountUpTo <T расширяет Number> | Увеличивает переменную, на которую указывает «ресурс», пока не достигнет «предела». |
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 | Выключает работающую распределенную систему TPU. |
Size <U extends Number> | Returns the size of a tensor. |
Skipgram | Parses a text file and creates a batch of examples. |
SleepDataset | |
Slice <T> | Вернуть фрагмент из 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> | Выводит случайные значения из нормального распределения. |
StatefulStandardNormalV2 <U> | Выводит случайные значения из нормального распределения. |
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 | Предоставляет время с начала в секундах. |
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. |