Clases
Abortar | Genera una excepción para abortar el proceso cuando se llama. |
Abortar.Opciones | Atributos opcionales para Abort |
Todo | Calcula el "y" lógico de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
Todas.Opciones | Atributos opcionales para All |
De todos a todos <T> | Una opción para intercambiar datos entre réplicas de TPU. |
AnónimoHashTable | Crea una tabla hash anónima no inicializada. |
AnónimoIteratorV2 | Un contenedor para un recurso de iterador. |
AnónimoIteratorV3 | Un contenedor para un recurso de iterador. |
AnónimoMemoryCache | |
AnónimoMultiDeviceIterator | Un contenedor para un recurso de iterador de varios dispositivos. |
AnónimoMultiDeviceIteratorV3 | Un contenedor para un recurso de iterador de varios dispositivos. |
AnónimoMutableDenseHashTable | Crea una tabla hash mutable anónima vacía que usa tensores como almacén de respaldo. |
AnónimoMutableDenseHashTable.Opciones | Atributos opcionales para AnonymousMutableDenseHashTable |
AnónimoMutableHashTable | Crea una tabla hash mutable anónima vacía. |
AnónimoMutableHashTableOfTensors | Crea una tabla hash mutable anónima vacía de valores vectoriales. |
AnónimoMutableHashTableOfTensors.Opciones | Atributos opcionales para AnonymousMutableHashTableOfTensors |
AnónimoRandomSeedGenerator | |
AnónimoSeedGenerator | |
Cualquier | Calcula el "o lógico" de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
Cualquier.Opciones | Atributos opcionales para Any |
AplicarAdagradV2 <T> | Actualice '*var' de acuerdo con el esquema adagrad. |
AplicarAdagradV2.Opciones | Atributos opcionales para ApplyAdagradV2 |
ApproxTopK <T extiende Número> | Devuelve los valores min/max k y sus índices del operando de entrada de forma aproximada. |
ApproxTopK.Opciones | Atributos opcionales para ApproxTopK |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | Una transformación que afirma qué transformaciones suceden a continuación. |
AssertPrevDataset | Una transformación que afirma qué transformaciones ocurrieron previamente. |
afirmar que | Afirma que la condición dada es verdadera. |
AssertThat.Options | Atributos opcionales para AssertThat |
Asignar <T> | Actualice 'ref' asignándole 'valor'. |
Asignar.Opciones | Atributos opcionales para Assign |
Asignar Agregar <T> | Actualice 'ref' agregándole 'value'. |
AsignarAñadir.Opciones | Atributos opcionales para AssignAdd |
AsignarAñadirVariableOp | Agrega un valor al valor actual de una variable. |
Asignar Sub <T> | Actualice 'ref' restando 'value' de él. |
AsignarSub.Opciones | Atributos opcionales para AssignSub |
AsignarOpSubVariable | Resta un valor del valor actual de una variable. |
AsignarOpVariable | Asigna un nuevo valor a una variable. |
AsignarOp.Variable.Opciones | Atributos opcionales para AssignVariableOp |
AsignarVariableXlaConcatND | Concatena el tensor de entrada en todas las dimensiones. |
AsignarVariableXlaConcatND.Opciones | Atributos opcionales para AssignVariableXlaConcatND |
AutoShardDatasetAutoShardDataset | Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada. |
AutoShardDataset.Opciones | Atributos opcionales para AutoShardDataset |
BandedTriangularResolver <T> | |
BandedTriangularSolve.Opciones | Atributos opcionales para BandedTriangularSolve |
Barrera | Define una barrera que persiste en diferentes ejecuciones de gráficos. |
Barrera.Opciones | Atributos opcionales para Barrier |
BarreraCerrar | Cierra la barrera dada. |
BarrierClose.Opciones | Atributos opcionales para BarrierClose |
BarreraIncompletaTamaño | Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada. |
BarreraInsertarMuchos | Para cada tecla, asigna el valor respectivo al componente especificado. |
BarreraListoTamaño | Calcula el número de elementos completos en la barrera dada. |
BarreraTomarMuchos | Toma el número dado de elementos completos de una barrera. |
BarrierTakeMany.Opciones | Atributos opcionales para BarrierTakeMany |
Lote | Distribuye por lotes todos los tensores de entrada de forma no determinista. |
Opciones.de.lote | Atributos opcionales para Batch |
BatchMatMulV2 <T> | Multiplica rebanadas de dos tensores en lotes. |
BatchMatMulV2.Opciones | Atributos opcionales para BatchMatMulV2 |
BatchMatMulV3 <V> | Multiplica rebanadas de dos tensores en lotes. |
BatchMatMulV3.Opciones | Atributos opcionales para BatchMatMulV3 |
LoteAEspacio <T> | BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T. |
LoteAEspacioNd <T> | BatchToSpace para tensores ND de tipo T. |
BesselI0 <T extiende Número> | |
BesselI1 <T extiende Número> | |
BesselJ0 <T extiende Número> | |
BesselJ1 <T extiende Número> | |
BesselK0 <T extiende Número> | |
BesselK0e <T extiende Número> | |
BesselK1 <T extiende Número> | |
BesselK1e <T extiende Número> | |
BesselY0 <T extiende Número> | |
BesselY1 <T extiende Número> | |
Transmisión de bits <U> | Bitcasts un tensor de un tipo a otro sin copiar datos. |
BlockLSTM <T extiende Número> | Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo. |
BlockLSTM.Opciones | Atributos opcionales para BlockLSTM |
BlockLSTMGrad <T extiende Número> | Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo. |
BlockLSTMGradV2 <T extiende Número> | Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo. |
BlockLSTMV2 <T extiende Número> | Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo. |
BlockLSTMV2.Opciones | Atributos opcionales para BlockLSTMV2 |
BoostedTreesAgregateStats | Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. |
BoostedTreesBucketize | Organice en cubos cada función en función de los límites de los cubos. |
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividir | Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información de división posible para la función. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options | Atributos opcionales para BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit |
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividirV2 | Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información dividida posible para cada nodo. |
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorGananciasPorCaracterística | Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información de división posible para la función. |
BoostedTreesCenterBias | Calcula el previo a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con el previo de los logits. |
BoostedTreesCreateEnsemble | Crea un modelo de conjunto de árboles y le devuelve un identificador. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Cree el recurso para flujos cuantiles. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Opciones | Atributos opcionales para BoostedTreesCreateQuantileStreamResource |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | Deserializa una configuración de conjunto de árbol serializado y reemplaza el árbol actual conjunto. |
ImpulsadoÁrbolesConjuntoRecursoHandleOp | Crea un identificador para un BoostedTreesEnsembleResource |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options | Atributos opcionales para BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | Salidas de interpretabilidad de depuración/modelo para cada ejemplo. |
BoostedTreesFlushQuantilResúmenes | Vacíe los resúmenes de cuantiles de cada recurso de flujo de cuantiles. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | Recupera el token de sello de recursos del conjunto de árboles, el número de árboles y las estadísticas de crecimiento. |
BoostedTreesMakeQuantileResúmenes | Hace el resumen de cuantiles para el lote. |
BoostedTreesMakeStatsResumen | Hace el resumen de las estadísticas acumuladas para el lote. |
BoostedTreesPredict | Ejecuta múltiples predictores de conjunto de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula los logits. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Agregue los resúmenes de cuantiles a cada recurso de flujo de cuantiles. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Deserialice los límites del depósito y el indicador listo en el QuantileAccumulator actual. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Vacíe los resúmenes de un recurso de secuencia de cuantiles. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Opciones | Atributos opcionales para BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Genere los límites de la cubeta para cada función en función de los resúmenes acumulados. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Crea un identificador para BoostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options | Atributos opcionales para BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp |
BoostedTreesSerializeEnsemble | Serializa el conjunto de árboles en un proto. |
BoostedTreesSparseAgregateStats | Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. |
ImpulsadoÁrbolesEscasoCalcularMejorCaracterísticaDividir | Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información de división posible para la función. |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options | Atributos opcionales para BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit |
ImpulsadoÁrbolesEntrenamientoPredecir | Ejecuta múltiples predictores de conjunto de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula la actualización de los registros almacenados en caché. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o comenzando un nuevo árbol. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o comenzando un nuevo árbol. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Opciones | Atributos opcionales para BoostedTreesUpdateEnsembleV2 |
BroadcastDynamicShape <T extiende Número> | Devuelve la forma de s0 op s1 con transmisión. |
BroadcastGradientArgs <T extiende Número> | Devuelva los índices de reducción para calcular gradientes de s0 op s1 con transmisión. |
Difundir a <T> | Transmita una matriz para una forma compatible. |
Cubitear | Divide en cubos la 'entrada' en función de los 'límites'. |
CacheDatasetV2 | |
CacheDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para CacheDatasetV2 |
CheckNumericsV2 <T extiende Número> | Comprueba un tensor para los valores de NaN, -Inf y +Inf. |
Elija el conjunto de datos más rápido | |
ClipPorValor <T> | Recorta los valores de tensor a un mínimo y máximo especificado. |
IntercalarTPUEmbeddingMemory | Una operación que fusiona los prototipos de configuración de memoria codificada en cadena de todos los hosts. |
CollectiveAllToAllV2 <T extiende Número> | Intercambia mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos. |
CollectiveAllToAllV2.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveAllToAllV2 |
CollectiveAllToAllV3 <T extiende Número> | Intercambia mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos. |
CollectiveAllToAllV3.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveAllToAllV3 |
CollectiveAssignGroupV2 | Asigne teclas de grupo según la asignación de grupo. |
CollectiveBcastRecvV2 <U> | Recibe una transmisión de valor de tensor desde otro dispositivo. |
CollectiveBcastRecvV2.Options | Atributos opcionales para CollectiveBcastRecvV2 |
CollectiveBcastSendV2 <T> | Transmite un valor de tensor a uno o más dispositivos. |
CollectiveBcastSendV2.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveBcastSendV2 |
CollectiveGather <T extiende Número> | Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
CollectiveGather.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveGather |
CollectiveGatherV2 <T extiende Número> | Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
CollectiveGatherV2.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveGatherV2 |
CollectiveInitializeCommunicator | Inicializa un grupo para operaciones colectivas. |
CollectiveInitializeCommunicator.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveInitializeCommunicator |
Permutación colectiva <T> | Op para permutar tensores en instancias de TPU replicadas. |
CollectiveReduceScatterV2 <T extiende Número> | Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos y dispersa el resultado. |
CollectiveReduceScatterV2.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveReduceScatterV2 |
CollectiveReduceV2 <T extiende Número> | Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos. |
CollectiveReduceV2.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveReduceV2 |
CollectiveReduceV3 <T extiende Número> | Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos. |
CollectiveReduceV3.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveReduceV3 |
Supresión no máx. combinada | Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, Esta operación realiza non_max_suppression en las entradas por lote, en todas las clases. |
CombinedNonMaxSuppression.Options | Atributos opcionales para CombinedNonMaxSuppression |
CompuestoTensorVariantFromComponents | Codifica un valor `ExtensionType` en un tensor escalar `variant`. |
CompositeTensorVariantToComponents | Decodifica un tensor escalar `variant` en un valor `ExtensionType`. |
CompressElement | Comprime un elemento del conjunto de datos. |
Calcular tamaño de lote | Calcula el tamaño de lote estático de un conjunto de datos sin lotes parciales. |
ComputeDedupDataTupleMask | Una operación calcula la máscara de tupla de los datos de deduplicación del núcleo integrado. |
Concatenar <T> | Concatena tensores a lo largo de una dimensión. |
ConfigureAndInitializeGlobalTPU | Una operación que configura las estructuras centralizadas para un sistema de TPU distribuido. |
ConfigureAndInitializeGlobalTPU.Options | Atributos opcionales para ConfigureAndInitializeGlobalTPU |
ConfigureDistributedTPU | Configura las estructuras centralizadas para un sistema de TPU distribuido. |
ConfigureDistributedTPU.Opciones | Atributos opcionales para ConfigureDistributedTPU |
ConfigurarTPUEincrustación | Configura TPUEmbedding en un sistema de TPU distribuido. |
ConfigureTPUEmbeddingHost | Una operación que configura el software TPUEmbedding en un host. |
ConfigurarTPUEmbeddingMemory | Una operación que configura el software TPUEmbedding en un host. |
ConnectTPUEembeddingHosts | Una operación que configura la comunicación entre las instancias de software host de TPUEmbedding después de llamar a ConfigureTPUEmbeddingHost en cada host. |
<T> constante | Un operador que produce un valor constante. |
ConsumirMutexLock | Esta operación consume un bloqueo creado por `MutexLock`. |
Disparador de control | No hace nada. |
Conv2DBackpropFilterV2 <T extiende Número> | Calcula los gradientes de convolución con respecto al filtro. |
Conv2DBackpropFilterV2.Opciones | Atributos opcionales para Conv2DBackpropFilterV2 |
Conv2DBackpropInputV2 <T extiende Número> | Calcula los gradientes de convolución con respecto a la entrada. |
Conv2DBackpropInputV2.Opciones | Atributos opcionales para Conv2DBackpropInputV2 |
Copiar <T> | Copie un tensor de CPU a CPU o de GPU a GPU. |
Copiar.Opciones | Atributos opcionales para Copy |
Copiar host <T> | Copia un tensor a host. |
CopyHost.Opciones | Atributos opcionales para CopyHost |
Copiar a malla <T> | |
Copiar a gradiente de malla <T> | |
CopyToMeshGrad.Opciones | Atributos opcionales para CopyToMeshGrad |
CountUpTo <T extiende Número> | Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'. |
CrossReplicaSum <T extiende Número> | Op para sumar entradas en instancias de TPU replicadas. |
CSRSparseMatrixComponents <T> | Lee los componentes de CSR en el `índice` del lote. |
CSRSparseMatrixToDense <T> | Convierta un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes) en denso. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Convierte un CSRSparesMatrix (posiblemente por lotes) en un SparseTensor. |
CSVConjunto de datos | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | Calcula la pérdida de CTC (probabilidad de registro) para cada entrada de lote. |
CTCLossV2.Opciones | Atributos opcionales para CTCLossV2 |
CudnnRNNBackpropV3 <T extiende Número> | Paso de apoyo trasero de CudnnRNNV3. |
CudnnRNNBackpropV3.Opciones | Atributos opcionales para CudnnRNNBackpropV3 |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extiende Número> | Convierte parámetros CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Opciones | Atributos opcionales para CudnnRNNCanonicalToParamsV2 |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T extiende Número> | Recupera parámetros de CudnnRNN en forma canónica. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Opciones | Atributos opcionales para CudnnRNNParamsToCanonicalV2 |
CudnnRNNV3 <T extiende Número> | Un RNN respaldado por cuDNN. |
CudnnRNNV3.Opciones | Atributos opcionales para CudnnRNNV3 |
CumulativeLogsumexp <T extiende Número> | Calcule el producto acumulativo del tensor `x` a lo largo del `eje`. |
CumulativeLogsumexp.Opciones | Atributos opcionales para CumulativeLogsumexp |
DataServiceDataset | Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data. |
DataServiceDataset.Opciones | Atributos opcionales para DataServiceDataset |
DataServiceDatasetV2 | Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data. |
DataServiceDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para DataServiceDatasetV2 |
Conjunto de datosCardinalidad | Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`. |
Conjunto de datosCardinalidad.Opciones | Atributos opcionales para DatasetCardinality |
DatasetFromGraph | Crea un conjunto de datos a partir del `graph_def` dado. |
DatasetToGraphV2 | Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`. |
DatasetToGraphV2.Opciones | Atributos opcionales para DatasetToGraphV2 |
Dawsn <T extiende Número> | |
DebugGradientIdentity <T> | Operación de identidad para la depuración de gradientes. |
DebugGradientRefIdentity <T> | Operación de identidad para la depuración de gradientes. |
Identidad de depuración <T> | Proporciona una asignación de identidad del tensor de entrada de tipo no Ref para la depuración. |
DebugIdentity.Opciones | Atributos opcionales para DebugIdentity |
DepurarIdentidadV2 <T> | Op. de depuración de identidad V2. |
DebugIdentityV2.Opciones | Atributos opcionales para DebugIdentityV2 |
DebugNanCount | Contador de valor NaN de depuración Op. |
DebugNanCount.Opciones | Atributos opcionales para DebugNanCount |
DebugNumericSummary | Resumen numérico de depuración Op. |
DebugNumericSummary.Opciones | Atributos opcionales para DebugNumericSummary |
DebugNumericSummaryV2 <U extiende Número> | Resumen numérico de depuración V2 Op. |
DebugNumericSummaryV2.Opciones | Atributos opcionales para DebugNumericSummaryV2 |
DecodeImage <T extiende Número> | Función para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg y decode_png. |
DecodeImage.Opciones | Atributos opcionales para DecodeImage |
DecodePaddedRaw <T extiende Número> | Reinterpreta los bytes de una cadena como un vector de números. |
DecodePaddedRaw.Opciones | Atributos opcionales para DecodePaddedRaw |
DecodeProto | El op extrae campos de un mensaje de búfer de protocolo serializado en tensores. |
DecodeProto.Opciones | Atributos opcionales para DecodeProto |
Copia profunda <T> | Hace una copia de `x`. |
Eliminar iterador | Un contenedor para un recurso de iterador. |
EliminarMemoryCache | |
DeleteMultiDeviceIterator | Un contenedor para un recurso de iterador. |
DeleteRandomSeedGenerator | |
DeleteSeedGenerator | |
DeleteSessionTensor | Elimina el tensor especificado por su identificador en la sesión. |
DenseBincount <U extiende Número> | Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz de enteros. |
DenseBincount.Opciones | Atributos opcionales para DenseBincount |
DenseCountSparseOutput <Número de extensión U> | Realiza el conteo de contenedores de salida dispersa para una entrada tf.tensor. |
DenseCountSparseOutput.Opciones | Atributos opcionales para DenseCountSparseOutput |
DenseToCSRSparseMatrix | Convierte un tensor denso en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes). |
DestruirRecursoOp | Elimina el recurso especificado por el identificador. |
DestruirRecursoOp.Opciones | Atributos opcionales para DestroyResourceOp |
Destruir Variable Temporal <T> | Destruye la variable temporal y devuelve su valor final. |
Índice de dispositivo | Devuelve el índice del dispositivo que ejecuta la operación. |
DirectedInterleaveDataset | Un sustituto de `InterleaveDataset` en una lista fija de conjuntos de datos `N`. |
DirectedInterleaveDataset.Opciones | Atributos opcionales para DirectedInterleaveDataset |
DeshabilitarCopiarEnLectura | Desactiva el modo de copia en lectura. |
DistribuidoGuardar | |
DistributedSave.Options | Atributos opcionales para DistributedSave |
DrawBoundingBoxesV2 <T extiende Número> | Dibuje cuadros delimitadores en un lote de imágenes. |
DTensorRestoreV2 | |
DTensorSetGlobalTPUArray | Una operación que informa a un host de los ID globales de todas las TPU del sistema. |
DummyIterationCounter | |
DummyMemoryCache | |
DummySeedGenerator | |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | Atributos opcionales para DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch |
Partición dinámica <T> | Divide `data` en tensores `num_partitions` utilizando índices de `partitions`. |
Puntada Dinámica <T> | Intercala los valores de los tensores `datos` en un solo tensor. |
Editar distancia | Calcula la distancia de edición de Levenshtein (posiblemente normalizada). |
Opciones.de.edición.de.distancia | Atributos opcionales para EditDistance |
Eig <U> | Calcula la descomposición propia de una o más matrices cuadradas. |
Eig.Opciones | Atributos opcionales para Eig |
Einsum <T> | Contracción tensorial según la convención de suma de Einstein. |
Vacío <T> | Crea un tensor con la forma dada. |
Opciones vacías | Atributos opcionales para Empty |
EmptyTensorList | Crea y devuelve una lista de tensores vacía. |
VacíoTensorMapa | Crea y devuelve un mapa de tensor vacío. |
EncodeProto | La operación serializa los mensajes protobuf proporcionados en los tensores de entrada. |
EncodeProto.Opciones | Atributos opcionales para EncodeProto |
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch |
Poner en colaTPUEmbeddingBatch | Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada para TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingBatch |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada para TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup(). |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | Una operación que pone en cola los índices de entrada de TPUEmbedding de un SparseTensor. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch |
Asegurar forma <T> | Garantiza que la forma del tensor coincida con la forma esperada. |
Introduzca <T> | Crea o encuentra un marco secundario y hace que los "datos" estén disponibles para el marco secundario. |
Entrar.Opciones | Atributos opcionales para Enter |
Erfinv <T extiende Número> | |
Norma euclidiana <T> | Calcula la norma euclidiana de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
EuclideanNorm.Opciones | Atributos opcionales para EuclideanNorm |
EjecutarTPUEmbeddingPartitioner | Una operación que ejecuta el particionador TPUEmbedding en la configuración central dispositivo y calcula el tamaño HBM (en bytes) necesario para la operación TPUEmbedding. |
Salir <T> | Sale del marco actual a su marco principal. |
ExpandirDims <T> | Inserta una dimensión de 1 en la forma de un tensor. |
ExperimentalAutoShardDatasetExperimentalAutoShardDataset | Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada. |
ExperimentalAutoShardDataset.Opciones | Atributos opcionales para ExperimentalAutoShardDataset |
ExperimentalBytesProducedStatsDataset | Registra el tamaño en bytes de cada elemento de `input_dataset` en un StatsAggregator. |
ExperimentalChooseFastestDataset | |
ExperimentalDatasetCardinalidad | Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`. |
ExperimentalDatasetToTFRecord | Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord. |
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset | Crea un conjunto de datos que agrupa elementos de entrada en un SparseTensor. |
ExperimentalLatencyStatsDataset | Registra la latencia de producir elementos `input_dataset` en un StatsAggregator. |
ExperimentalMatchingFilesDatasetExperimentalMatchingFilesDataset | |
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo. |
ExperimentalParseExampleDatasetExperimentalParseExampleDataset | Transforma `input_dataset` que contiene prototipos de `Ejemplo` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas. |
ExperimentalParseExampleDataset.Opciones | Atributos opcionales para ExperimentalParseExampleDataset |
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset | Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`. |
ExperimentalRandomDataset | Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios. |
ExperimentalRebatchDataset | Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. |
ExperimentalRebatchDataset.Opciones | Atributos opcionales para ExperimentalRebatchDataset |
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
Conjunto de datos de ventana deslizante experimental | Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`. |
ExperimentalSqlDatasetExperimentalSqlDatasetExperimentalSqlDataset | Crea un conjunto de datos que ejecuta una consulta SQL y emite filas del conjunto de resultados. |
ExperimentalStatsAggregatorHandle | Crea un recurso de administrador de estadísticas. |
ExperimentalStatsAggregatorHandle.Opciones | Atributos opcionales para ExperimentalStatsAggregatorHandle |
ExperimentalStatsAgregatorSummary | Produce un resumen de las estadísticas registradas por el administrador de estadísticas dado. |
ExperimentalUnbatchDatasetExperimentalUnbatchDataset | Un conjunto de datos que divide los elementos de su entrada en varios elementos. |
Expint <T extiende Número> | |
ExtraerGlimpseV2 | Extrae un vistazo del tensor de entrada. |
ExtractGlimpseV2.Opciones | Atributos opcionales para ExtractGlimpseV2 |
ExtractVolumePatches <T extiende Número> | Extraiga `parches` de `entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `"profundidad"`. |
FileSystemSetConfigurationFileSystemSetConfiguration | Establecer la configuración del sistema de archivos. |
Rellenar <U> | Crea un tensor relleno con un valor escalar. |
FinalizeDataset | Crea un conjunto de datos aplicando tf.data.Options a `input_dataset`. |
FinalizeDataset.Opciones | Atributos opcionales para FinalizeDataset |
FinalizarTPUEmbedding | Una operación que finaliza la configuración de TPUEmbedding. |
Huella dactilar | Genera valores de huellas dactilares. |
FresnelCos <T extiende Número> | |
FresnelSin <T extiende Número> | |
FusedBatchNormGradV3 <T extiende Número, U extiende Número> | Gradiente para la normalización de lotes. |
FusedBatchNormGradV3.Opciones | Atributos opcionales para FusedBatchNormGradV3 |
FusedBatchNormV3 <T extiende el número, U extiende el número> | Normalización de lotes. |
FusedBatchNormV3.Opciones | Atributos opcionales para FusedBatchNormV3 |
Reunir <T> | Reúna cortes del eje `params` `eje` de acuerdo con `índices`. |
Reunir.Opciones | Atributos opcionales para Gather |
Reunir y <T> | Reúne segmentos de `params` en un tensor con la forma especificada por `indices`. |
GenerarBoundingBoxProposals | Esta operación produce Regiones de interés a partir de cuadros delimitadores dados (bbox_deltas) codificados WRT anclas de acuerdo con eq.2 en arXiv: 1506.01497 El operador selecciona los cuadros de puntuación superiores `pre_nms_topn`, los decodifica con respecto a los anclajes, aplica una supresión no máxima en los cuadros superpuestos con un valor de intersección sobre unión (iou) superior a `nms_threshold` y descarta los cuadros donde el lado más corto es menor que ` min_size`. |
GenerarBoundingBoxProposals.Options | Atributos opcionales para GenerateBoundingBoxProposals |
ObtenerElementoEnIndice | Obtiene el elemento en el índice especificado en un conjunto de datos. |
ObtenerOpciones | Devuelve las tf.data.Options adjuntas a `input_dataset`. |
ObtenerSessionHandle | Almacene el tensor de entrada en el estado de la sesión actual. |
ObtenerTensor de Sesión <T> | Obtenga el valor del tensor especificado por su identificador. |
Gradientes | Agrega operaciones para calcular las derivadas parciales de la suma de y s con x s, es decir, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Si se establecen los valores |
Gradientes.Opciones | Atributos opcionales para Gradients |
GRUBlockCell <T extiende Número> | Calcula la propagación hacia adelante de la celda GRU para 1 paso de tiempo. |
GRUBlockCellGrad <T extiende Número> | Calcula la propagación hacia atrás de la celda GRU para 1 paso de tiempo. |
GarantíaConst <T> | Da una garantía al tiempo de ejecución de TF de que el tensor de entrada es una constante. |
Tabla de picadillo | Crea una tabla hash no inicializada. |
HashTable.Opciones | Atributos opcionales para HashTable |
HistogramFixedWidth <U extiende Número> | Devolver histograma de valores. |
Identidad <T> | Devuelve un tensor con la misma forma y contenido que el tensor o valor de entrada. |
IdentidadN | Devuelve una lista de tensores con las mismas formas y contenidos que la entrada tensores. |
IgnorarErrorsDatasetIgnoreErrorsDataset | Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando los errores. |
IgnoreErrorsDataset.Opciones | Atributos opcionales para IgnoreErrorsDataset |
ImageProjectiveTransformV2 <T extiende Número> | Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. |
ImageProjectiveTransformV2.Opciones | Atributos opcionales para ImageProjectiveTransformV2 |
ImageProjectiveTransformV3 <T extiende Número> | Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. |
ImageProjectiveTransformV3.Opciones | Atributos opcionales para ImageProjectiveTransformV3 |
Constante inmutable <T> | Devuelve el tensor inmutable de la región de memoria. |
InfeedDequeue <T> | Un marcador de posición para un valor que se incluirá en el cálculo. |
InfeedDequeueTuple | Obtiene múltiples valores de la entrada como una tupla XLA. |
InfeedEnqueue | Una operación que alimenta un solo valor de Tensor en el cálculo. |
InfeedEnqueue.Opciones | Atributos opcionales para InfeedEnqueue |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | Una operación que pone en cola el búfer prelinealizado en la entrada de TPU. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer.Options | Atributos opcionales para InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer |
InfeedEnqueueTuple | Alimenta varios valores de tensor en el cálculo como una tupla XLA. |
InfeedEnqueueTuple.Opciones | Atributos opcionales para InfeedEnqueueTuple |
InitializeTable | Inicializador de tabla que toma dos tensores para claves y valores respectivamente. |
InitializeTableFromDataset | |
InitializeTableFromTextFile | Inicializa una tabla a partir de un archivo de texto. |
InitializeTableFromTextFile.Opciones | Atributos opcionales para InitializeTableFromTextFile |
InplaceAdd <T> | Agrega v en filas especificadas de x. |
InplaceSub <T> | Resta `v` en filas especificadas de `x`. |
InplaceUpdate <T> | Actualiza las filas especificadas 'i' con los valores 'v'. |
IsBoostedTreesEnsembleInicializado | Comprueba si se ha inicializado un conjunto de árboles. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Comprueba si se ha inicializado un flujo de cuantiles. |
IsotonicRegression <U extiende Número> | Resuelve un lote de problemas de regresión isotónica. |
IsTPUEmbeddingInicializado | Si TPU Embedding se inicializa en un sistema de TPU distribuido. |
IsTPUEmbeddingInitialized.Options | Atributos opcionales para IsTPUEmbeddingInitialized |
EsVariableInicializado | Comprueba si se ha inicializado un tensor. |
IteradorObtenerDispositivo | Devuelve el nombre del dispositivo en el que se ha colocado el `recurso`. |
KMC2ChainInitialization | Devuelve el índice de un punto de datos que debe agregarse al conjunto semilla. |
KmeansPlusPlusInicialización | Selecciona num_to_sample filas de entrada usando el criterio KMeans++. |
KthOrderStatistic | Calcula la estadística de orden K de un conjunto de datos. |
LinSpace <T extiende Número> | Genera valores en un intervalo. |
ListDataset | Crea un conjunto de datos que emite cada uno de los `tensores` una vez. |
ListDataset.Opciones | Atributos opcionales para ListDataset |
Conjunto de datos LMDB | Crea un conjunto de datos que emite los pares clave-valor en uno o más archivos LMDB. |
CargartodoslosTPUEmbeddingParameters | Una operación que carga parámetros de optimización en la memoria integrada. |
CargarTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Cargue los parámetros de incrustación de Adadelta. |
CargarTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad Momentum. |
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters |
CargarTPUEmbeddingAdagradParameters | Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdagradParameters |
LoadTPUEmbeddingADAMParameters | Cargue los parámetros de incrustación de ADAM. |
LoadTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingADAMParameters |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Parámetros de incrustación de RMSProp centrados en la carga. |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Parámetros de incrustación del estimador de frecuencia de carga. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters |
CargarTPUEmbeddingFTRLParameters | Cargue los parámetros de incrustación de FTRL. |
CargarTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingFTRLParameters |
CargarTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Cargue los parámetros de incrustación de MDL Adagrad Light. |
CargarTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | Cargue los parámetros de incrustación de Momentum. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingMomentumParameters |
CargarTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad proximal. |
CargarTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
CargarTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
CargarTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
CargarTPUEmbeddingRMSPropParameters | Cargue los parámetros de incrustación de RMSProp. |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Cargue los parámetros de incrustación de SGD. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
Exportación de tabla de búsqueda <T, U> | Muestra todas las claves y valores de la tabla. |
BuscarTablaBuscar <U> | Busca claves en una tabla, genera los valores correspondientes. |
LookupTableImport | Reemplaza el contenido de la tabla con las claves y valores especificados. |
BuscarTablaInsertar | Actualiza la tabla para asociar claves con valores. |
LookupTableRemove | Elimina claves y sus valores asociados de una tabla. |
LookupTableSize | Calcula el número de elementos en la tabla dada. |
LoopCond | Reenvía la entrada a la salida. |
Límite Inferior <U extiende Número> | Aplica lower_bound(sorted_search_values, valores) a lo largo de cada fila. |
LSTMBlockCell <T extiende Número> | Calcula la propagación directa de la celda LSTM para 1 paso de tiempo. |
LSTMBlockCell.Opciones | Atributos opcionales para LSTMBlockCell |
LSTMBlockCellGrad <T extiende Número> | Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para 1 paso de tiempo. |
Lu <T, U extiende Número> | Calcula la descomposición LU de una o más matrices cuadradas. |
hacer único | Haga que todos los elementos en la dimensión que no sea de lote sean únicos, pero \"cercanos\" a su valor inicial. |
MapaLimpiar | Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente. |
MapClear.Opciones | Atributos opcionales para MapClear |
MapIncompleteSize | Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente. |
MapIncompleteSize.Opciones | Atributos opcionales para MapIncompleteSize |
MapaPeek | Op mira los valores en la clave especificada. |
MapPeek.Opciones | Atributos opcionales para MapPeek |
Tamaño de mapa | Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente. |
MapSize.Opciones | Atributos opcionales para MapSize |
MapStage | Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como una tabla hash. |
MapStage.Opciones | Atributos opcionales para MapStage |
MapaUnstage | Op elimina y devuelve los valores asociados con la clave del contenedor subyacente. |
MapUnstage.Opciones | Atributos opcionales para MapUnstage |
MapaUnstageNoKey | Op elimina y devuelve un aleatorio (clave, valor) del contenedor subyacente. |
MapUnstageNoKey.Opciones | Atributos opcionales para MapUnstageNoKey |
MatrixDiagPartV2 <T> | Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes. |
MatrixDiagPartV3 <T> | Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes. |
MatrixDiagPartV3.Opciones | Atributos opcionales para MatrixDiagPartV3 |
MatrixDiagV2 <T> | Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados. |
MatrixDiagV3 <T> | Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados. |
MatrixDiagV3.Opciones | Atributos opcionales para MatrixDiagV3 |
MatrixSetDiagV2 <T> | Devuelve un tensor de matriz por lotes con nuevos valores diagonales por lotes. |
MatrixSetDiagV3 <T> | Devuelve un tensor de matriz por lotes con nuevos valores diagonales por lotes. |
MatrixSetDiagV3.Opciones | Atributos opcionales para MatrixSetDiagV3 |
Máximo <T> | Calcula el máximo de elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
Max.Opciones | Atributos opcionales para Max |
MaxIntraOpParallelismDataset | Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo. |
Combinar <T> | Reenvía el valor de un tensor disponible de `entradas` a `salida`. |
MergeDedupData | Una operación combina elementos de tensores enteros y flotantes en datos de deduplicación como tupla XLA. |
MergeDedupData.Opciones | Atributos opcionales para MergeDedupData |
Min <T> | Calcula el mínimo de elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
Min.Opciones | Atributos opcionales para Min |
Almohadilla de espejo <T> | Rellena un tensor con valores reflejados. |
MirrorPadGrad <T> | Opción de gradiente para op `MirrorPad`. |
MlirPassthroughOp | Envuelve un cálculo MLIR arbitrario expresado como un módulo con una función main(). |
MulNoNan <T> | Devuelve x * y por elemento. |
MutableDenseHashTable | Crea una tabla hash vacía que usa tensores como almacén de respaldo. |
MutableDenseHashTable.Opciones | Atributos opcionales para MutableDenseHashTable |
MutableHashTable | Crea una tabla hash vacía. |
MutableHashTable.Opciones | Atributos opcionales para MutableHashTable |
MutableHashTableOfTensors | Crea una tabla hash vacía. |
MutableHashTableOfTensors.Opciones | Atributos opcionales para MutableHashTableOfTensors |
exclusión mutua | Crea un recurso Mutex que puede ser bloqueado por `MutexLock`. |
Mutex.Opciones | Atributos opcionales para Mutex |
MutexLock | Bloquea un recurso mutex. |
NcclAllReduce <T extiende Número> | Produce un tensor que contiene la reducción en todos los tensores de entrada. |
NcclBroadcast <T extiende Número> | Envía `entrada` a todos los dispositivos que están conectados a la salida. |
NcclReduce <T extiende Número> | Reduce `input` de `num_devices` usando `reduction` a un solo dispositivo. |
Ndtri <T extiende Número> | |
Vecinos más cercanos | Selecciona los k centros más cercanos para cada punto. |
SiguienteDespués de <T extiende Número> | Devuelve el siguiente valor representable de `x1` en la dirección de `x2`, por elementos. |
Siguiente iteración <T> | Hace que su entrada esté disponible para la próxima iteración. |
Enteros no deterministas <U> | Genera de forma no determinista algunos números enteros. |
NonMaxSuppressionV5 <T extiende Número> | Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, podar las cajas que tienen una gran superposición de intersección sobre unión (IOU) con las cajas previamente seleccionadas. |
NonMaxSuppressionV5.Opciones | Atributos opcionales para NonMaxSuppressionV5 |
Conjunto de datos no serializable | |
NoOp | No hace nada. |
UnoCaliente <U> | Devuelve un tensor one-hot. |
OneHot.Opciones | Atributos opcionales para OneHot |
UnosComo <T> | Devuelve un tensor de unos con la misma forma y tipo que x. |
OptimizeDatasetV2 | Crea un conjunto de datos aplicando optimizaciones relacionadas a `input_dataset`. |
OptimizeDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para OptimizeDatasetV2 |
OpcionesConjunto de datos | Crea un conjunto de datos adjuntando tf.data.Options a `input_dataset`. |
OpcionesDataset.Options | Atributos opcionales para OptionsDataset |
OrdenadoMapaLimpiar | Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente. |
OrderedMapClear.Opciones | Atributos opcionales para OrderedMapClear |
OrderedMapIncompleteSize | Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente. |
OrderedMapIncompleteSize.Options | Atributos opcionales para OrderedMapIncompleteSize |
OrdenadoMapaPeek | Op mira los valores en la clave especificada. |
OrderedMapPeek.Opciones | Atributos opcionales para OrderedMapPeek |
OrderedMapSize | Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente. |
OrderedMapSize.Options | Atributos opcionales para OrderedMapSize |
Etapa de mapa ordenada | Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como un ordenado contenedor asociativo. |
OrderedMapStage.Opciones | Atributos opcionales para OrderedMapStage |
OrdenadoMapaUnstage | Op elimina y devuelve los valores asociados con la clave del contenedor subyacente. |
OrderedMapUnstage.Opciones | Atributos opcionales para OrderedMapUnstage |
OrdenadoMapaUnstageNoKey | Op elimina y devuelve el elemento (clave, valor) con el menor clave del contenedor subyacente. |
OrderedMapUnstageNoKey.Options | Atributos opcionales para OrderedMapUnstageNoKey |
Desencolado de salida <T> | Recupera un solo tensor de la salida de cálculo. |
OutfeedDequeue.Opciones | Atributos opcionales para OutfeedDequeue |
OutfeedDequeueTuple | Recupere múltiples valores de la salida de cálculo. |
OutfeedDequeueTuple.Opciones | Atributos opcionales para OutfeedDequeueTuple |
SalidaDequeueTupleV2 | Recupere múltiples valores de la salida de cálculo. |
SalidaDequeueV2 <T> | Recupera un solo tensor de la salida de cálculo. |
OutfeedEnqueue | Ponga en cola un tensor en la salida de cálculo. |
OutfeedEnqueueTuple | Ponga en cola múltiples valores de tensor en la salida de cálculo. |
Almohadilla <T> | Almohadillas un tensor. |
ParallelBatchDatasetParallelBatchDataset | |
ParallelBatchDataset.Opciones | Atributos opcionales para ParallelBatchDataset |
ParallelConcat <T> | Concatena una lista de tensores `N` a lo largo de la primera dimensión. |
ParallelDynamicStitch <T> | Intercala los valores de los tensores `datos` en un solo tensor. |
ParseExampleDatasetV2 | Transforma `input_dataset` que contiene prototipos de `Ejemplo` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas. |
ParseExampleDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para ParseExampleDatasetV2 |
ParseExampleV2 | Transforma un vector de tf.Example protos (como cadenas) en tensores tipados. |
ParseSequenceExampleV2 | Transforma un vector de protos tf.io.SequenceExample (como cadenas) en tensores con tipo. |
ParseSequenceExampleV2.Opciones | Atributos opcionales para ParseSequenceExampleV2 |
Marcador de posición <T> | Un marcador de posición para un valor que se incluirá en el cálculo. |
Marcador de posición.Opciones | Atributos opcionales para Placeholder |
Marcador de posición con valor predeterminado <T> | Una operación de marcador de posición que pasa a través de `entrada` cuando su salida no se alimenta. |
prelinealizar | Una operación que linealiza un valor de Tensor a un tensor variante opaco. |
Prelinealizar.Opciones | Atributos opcionales para Prelinearize |
PrelinearizeTuple | Una operación que linealiza múltiples valores de Tensor a un tensor variante opaco. |
PrelinearizeTuple.Options | Atributos opcionales para PrelinearizeTuple |
Imprimir | Imprime un escalar de cadena. |
Imprimir.Opciones | Atributos opcionales para Print |
PrivateThreadPoolDatasetPrivateThreadPoolDataset | Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`. |
Prod <T> | Calcula el producto de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
Opciones de producción | Atributos opcionales para Prod |
QuantizeAndDequantizeV4 <T extiende Número> | Cuantiza y luego descuantifica un tensor. |
QuantizeAndDequantizeV4.Opciones | Atributos opcionales para QuantizeAndDequantizeV4 |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extiende Número> | Devuelve el gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad.Opciones | Atributos opcionales para QuantizeAndDequantizeV4Grad |
QuantizedConcat <T> | Concatena tensores cuantizados a lo largo de una dimensión. |
QuantizedConcatV2 <T> | |
QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndRelu.Opciones | Atributos opcionales para QuantizedConv2DAndRelu |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize.Options | Atributos opcionales para QuantizedConv2DAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndRequantize.Options | Atributos opcionales para QuantizedConv2DAndRequantize |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | Calcula QuantizedConv2D por canal. |
QuantizedConv2DPerChannel.Options | Atributos opcionales para QuantizedConv2DPerChannel |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBias.Options | Atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBias |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options | Atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBiasAndRelu |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options | Atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options | Atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu.Options | Atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize.Options | Atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize |
QuantizedDepthwiseConv2D <V> | Calcula Conv2D cuantificado en profundidad. |
QuantizedDepthwiseConv2D.Opciones | Atributos opcionales para QuantizedDepthwiseConv2D |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con sesgo. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options | Atributos opcionales para QuantizedDepthwiseConv2DWithBias |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias y Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options | Atributos opcionales para QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias, Relu y Requantize. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Atributos opcionales para QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedMatMulWithBias <W> | Realiza una multiplicación de matriz cuantificada de 'a' por la matriz 'b' con suma de sesgo. |
QuantizedMatMulWithBias.Options | Atributos opcionales para QuantizedMatMulWithBias |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extiende el número> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize.Options | Atributos opcionales para QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz `b` con adición de sesgo y fusión relu. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options | Atributos opcionales para QuantizedMatMulWithBiasAndRelu |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Realice una multiplicación de matriz cuantizada de `a` por la matriz `b` con adición de sesgo y relu y recuantifique la fusión. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Atributos opcionales para QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize.Options | Atributos opcionales para QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize |
QuantizedReshape <T> | Reforma un tensor cuantizado según la operación Reformar. |
RaggedBincount <U extiende Número> | Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz de enteros. |
RaggedBincount.Opciones | Atributos opcionales para RaggedBincount |
RaggedCountSparseOutput <Número de extensión U> | Realiza el conteo de intervalos de salida dispersa para una entrada de tensor irregular. |
RaggedCountSparseOutput.Opciones | Atributos opcionales para RaggedCountSparseOutput |
RaggedCross <T, U extiende Número> | Genera un cruce de características a partir de una lista de tensores y lo devuelve como RaggedTensor. |
RaggedFillEmptyRows <T> | |
RaggedFillEmptyRowsGrad <T> | |
RaggedGather <T extiende Número, U> | Reúna cortes irregulares del eje `params` `0` de acuerdo con los `índices`. |
RaggedRange <U extiende Número, T extiende Número> | Devuelve un `RaggedTensor` que contiene las secuencias de números especificadas. |
RaggedTensorFromVariant <U extiende Número, T> | Decodifica un tensor `variant` en un `RaggedTensor`. |
RaggedTensorToSparse <U> | Convierte un `RaggedTensor` en un `SparseTensor` con los mismos valores. |
RaggedTensorToTensor <U> | Cree un tensor denso a partir de un tensor irregular, posiblemente alterando su forma. |
RaggedTensorToVariant | Codifica un `RaggedTensor` en un Tensor `variant`. |
RaggedTensorToVariantGradient <U> | Ayudante utilizado para calcular el gradiente de `RaggedTensorToVariant`. |
RandomDatasetV2 | Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios. |
RandomDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para RandomDatasetV2 |
RandomIndexShuffle <T extiende Número> | Muestra la posición de `value` en una permutación de [0, ..., max_index]. |
RandomIndexShuffle.Opciones | Atributos opcionales para RandomIndexShuffle |
Rango <T extiende Número> | Crea una secuencia de números. |
Rango | Devuelve el rango de un tensor. |
LeerVariableOp <T> | Lee el valor de una variable. |
LeerVariableXlaSplitND <T> | Divide el tensor de entrada de variables de recursos en todas las dimensiones. |
ReadVariableXlaSplitND.Opciones | Atributos opcionales para ReadVariableXlaSplitND |
RebatchDataset | Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. |
RebatchDataset.Opciones | Atributos opcionales para RebatchDataset |
RebatchDatasetV2 | Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. |
Recibir <T> | Recibe el tensor nombrado de send_device en recv_device. |
Recv.Opciones | Atributos opcionales para Recv |
RecvTPUEmbeddingActivations | Una operación que recibe activaciones de incrustación en la TPU. |
ReducirTodo | Calcula el "y" lógico de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
ReducirTodas.Opciones | Atributos opcionales para ReduceAll |
ReducirCualquiera | Calcula el "o lógico" de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
ReducirCualquier.Opciones | Atributos opcionales para ReduceAny |
ReducirMax <T> | Calcula el máximo de elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
ReducirMax.Opciones | Atributos opcionales para ReduceMax |
ReducirMin <T> | Calcula el mínimo de elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
ReducirMin.Opciones | Atributos opcionales para ReduceMin |
ReducirProd <T> | Calcula el producto de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
ReducirProd.Opciones | Atributos opcionales para ReduceProd |
ReducirSuma <T> | Calcula la suma de elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
ReducirSuma.Opciones | Atributos opcionales para ReduceSum |
RefIntro <T> | Crea o encuentra un marco secundario y hace que los "datos" estén disponibles para el marco secundario. |
RefIntro.Opciones | Atributos opcionales para RefEnter |
RefSalir <T> | Sale del marco actual a su marco principal. |
RefIdentidad <T> | Devuelve el mismo tensor de referencia que el tensor de referencia de entrada. |
Combinación de referencias <T> | Reenvía el valor de un tensor disponible de `entradas` a `salida`. |
RefNextIteration <T> | Hace que su entrada esté disponible para la próxima iteración. |
RefSeleccionar <T> | Reenvía el elemento `index`th de `inputs` a `output`. |
Interruptor de referencia <T> | Reenvía el tensor de referencia `datos` al puerto de salida determinado por `pred`. |
RegistroConjunto de datos | Registra un conjunto de datos con el servicio tf.data. |
RegisterDataset.Opciones | Atributos opcionales para RegisterDataset |
RegistroDatasetV2 | Registra un conjunto de datos con el servicio tf.data. |
RegistroDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para RegisterDatasetV2 |
Retransmisión <T> | |
Grado de retransmisión <T> | |
Rango de recuantificación por canal | Calcula el rango de recuantificación por canal. |
Recuantificar por canal <U> | Recuantifica la entrada con valores mínimos y máximos conocidos por canal. |
Reformar <T> | Reforma un tensor. |
RecursoAcumuladorAplicarGradiente | Aplica un gradiente a un acumulador dado. |
ResourceAccumulatorNumAccumulated | Devuelve el número de gradientes agregados en los acumuladores dados. |
ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Actualiza el acumulador con un nuevo valor para global_step. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T> | Extrae el gradiente promedio en el ConditionalAccumulator dado. |
ResourceApplyAdagradV2 | Actualice '*var' de acuerdo con el esquema adagrad. |
ResourceApplyAdagradV2.Opciones | Atributos opcionales para ResourceApplyAdagradV2 |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Actualice '*var' de acuerdo con el algoritmo de Adam. |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Opciones | Atributos opcionales para ResourceApplyAdamWithAmsgrad |
ResourceApplyKerasMomentum | Actualice '*var' de acuerdo con el esquema de momento. |
ResourceApplyKerasMomentum.Opciones | Atributos opcionales para ResourceApplyKerasMomentum |
ResourceConditionalAccumulatorResourceConditionalAccumulator | Un acumulador condicional para agregar gradientes. |
ResourceConditionalAccumulator.Options | Atributos opcionales para ResourceConditionalAccumulator |
ResourceCountUpTo <T extiende Número> | Incrementa la variable a la que apunta 'recurso' hasta que alcanza el 'límite'. |
Recolección de recursos <U> | Reúna segmentos de la variable a la que apunta `recurso` de acuerdo con `índices`. |
ResourceGather.Opciones | Atributos opcionales para ResourceGather |
Recolección de recursosNd <U> | |
ResourceScatterAdd | Agrega actualizaciones dispersas a la variable a la que hace referencia `resource`. |
ResourceScatterDiv | Divide las actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia `resource`. |
ResourceScatterMax | Reduce las actualizaciones escasas en la variable a la que hace referencia `resource` usando la operación `max`. |
ResourceScatterMin | Reduce las actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia `resource` mediante la operación `min`. |
ResourceScatterMul | Multiplica actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia `resource`. |
ResourceScatterNdAddResourceScatterNdAdd | Aplica sumas escasas a valores individuales o sectores en una Variable. |
ResourceScatterNdAdd.Opciones | Atributos opcionales para ResourceScatterNdAdd |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMax.Opciones | Atributos opcionales para ResourceScatterNdMax |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdMin.Opciones | Atributos opcionales para ResourceScatterNdMin |
RecursoDispersiónNdSub | Aplica restas dispersas a valores individuales o sectores en una Variable. |
ResourceScatterNdSub.Opciones | Atributos opcionales para ResourceScatterNdSub |
ResourceScatterNdUpdate | Aplica "actualizaciones" escasas a valores individuales o segmentos dentro de un determinado variable según `índices`. |
ResourceScatterNdUpdate.Opciones | Atributos opcionales para ResourceScatterNdUpdate |
ResourceScatterSub | Resta actualizaciones dispersas de la variable a la que hace referencia `resource`. |
Actualización de dispersión de recursos | Asigna actualizaciones dispersas a la variable a la que hace referencia `resource`. |
ResourceSparseApplyAdagradV2 | Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad. |
ResourceSparseApplyAdagradV2.Opciones | Atributos opcionales para ResourceSparseApplyAdagradV2 |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema de momento. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options | Atributos opcionales para ResourceSparseApplyKerasMomentum |
ResourceStridedSliceAssign | Asigne 'valor' a la referencia de valor l dividida de 'ref'. |
ResourceStridedSliceAssign.Opciones | Atributos opcionales para ResourceStridedSliceAssign |
Recuperar todos los parámetros de incrustación de TPU | Una operación que recupera los parámetros de optimización de la incrustación en la memoria del host. |
RecuperarTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Recuperar parámetros de incrustación de Adadelta. |
RecuperarTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
RecuperarTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Recupere los parámetros de incrustación de Adagrad Momentum. |
RecuperarTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters |
RecuperarTPUEmbeddingAdagradParameters | Recuperar parámetros de incrustación de Adagrad. |
RecuperarTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters |
RecuperarTPUEmbeddingADAMParameters | Recuperar parámetros de incrustación de ADAM. |
RecuperarTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters |
RecuperarTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Recuperar parámetros de incrustación de RMSProp centrados. |
RecuperarTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
RecuperarTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Recuperar los parámetros de incrustación del estimador de frecuencia. |
RecuperarTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters |
RecuperarTPUEmbeddingFTRLParameters | Recuperar parámetros de incrustación FTRL. |
RecuperarTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters |
RecuperarTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Recupere los parámetros de incrustación de MDL Adagrad Light. |
RecuperarTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
RecuperarTPUEmbeddingMomentumParameters | Recuperar parámetros de incrustación de Momentum. |
RecuperarTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters |
RecuperarTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Recuperar los parámetros de incrustación de Adagrad proximal. |
RecuperarTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
RecuperarTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RecuperarTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
RecuperarTPUEmbeddingRMSPropParameters | Recuperar los parámetros de incrustación de RMSProp. |
RecuperarTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters |
RecuperarTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Recuperar parámetros de incrustación de SGD. |
RecuperarTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
Invertir <T> | Invierte dimensiones específicas de un tensor. |
Secuencia inversa <T> | Invierte rebanadas de longitud variable. |
Opciones.de.secuencia.inversa | Atributos opcionales para ReverseSequence |
Reescribir conjunto de datos | |
RiscAbs <T extiende Número> | |
RiscAdd <T extiende Número> | Devuelve x + y por elementos. |
RiscBinaryArithmetic <T extiende Número> | |
RiscBinaryComparation | |
Risc Bitcast <U> | |
RiscEmisión <T> | |
RiscCast <U> | |
RiscCeil <T extiende Número> | |
RiscCholesky <T extiende Número> | |
RiscConcat <T> | |
RiscConv <T extiende Número> | |
RiscConv.Opciones | Atributos opcionales para RiscConv |
RiscCos <T extiende Número> | |
RiscDiv <T extiende Número> | |
RiscDot <T extiende Número> | |
RiscDot.Opciones | Atributos opcionales para RiscDot |
RiscExp <T extiende Número> | |
RiesgoFft <T> | |
RiscFloor <T extiende Número> | |
RiscGather <T> | |
RiscGather.Opciones | Atributos opcionales para RiscGather |
RiscImag <U extiende Número> | |
RiscIsFinite | |
RiscLog <T extiende Número> | |
RiscLogicalAnd | |
RiscLogicalNot | |
RiscLogicalOr | |
RiscMax <T extiende Número> | Devuelve max(x, y) por elementos. |
RiscMin <T extiende Número> | |
RiscMul <T extiende Número> | |
RiscNeg <T extiende Número> | |
RiscPad <T extiende Número> | |
RiscPool <T extiende Número> | |
RiscPool.Opciones | Atributos opcionales para RiscPool |
RiscPow <T extiende Número> | |
RiscRandomUniforme | |
RiscRandomUniform.Opciones | Atributos opcionales para RiscRandomUniform |
RiscReal <U extiende Número> | |
RiscReduce <T extiende Número> | |
RiscRem <T extiende Número> | |
RiscReshape <T extiende Número> | |
RiscReverse <T extiende Número> | |
RiscScatter <U extiende Número> | |
RiscShape <U extiende Número> | |
RiscSign <T extiende Número> | |
RiscSlice <T extiende Número> | |
RiscSort <T extiende Número> | |
RiscSqueeze <T> | |
RiscSqueeze.Opciones | Atributos opcionales para RiscSqueeze |
RiscSub <T extiende Número> | |
RiscTransponer <T> | |
RiscTriangularSolve <T extiende Número> | |
RiscTriangularSolve.Opciones | Atributos opcionales para RiscTriangularSolve |
RiscUnary <T extiende Número> | |
RngReadAndSkip | Avanzar el contador de un RNG basado en contador. |
RngSaltar | Avanzar el contador de un RNG basado en contador. |
Rueda <T> | Hace rodar los elementos de un tensor a lo largo de un eje. |
MuestreoConjunto de datos | Crea un conjunto de datos que toma una muestra de Bernoulli del contenido de otro conjunto de datos. |
ScaleAndTranslate | |
ScaleAndTranslate.Opciones | Atributos opcionales para ScaleAndTranslate |
ScaleAndTranslateGrad <T extiende Número> | |
ScaleAndTranslateGrad.Opciones | Atributos opcionales para ScaleAndTranslateGrad |
Agregar dispersión <T> | Agrega actualizaciones dispersas a una referencia de variable. |
ScatterAdd.Opciones | Atributos opcionales para ScatterAdd |
DispersiónDiv <T> | Divide una referencia de variable por actualizaciones escasas. |
ScatterDiv.Opciones | Atributos opcionales para ScatterDiv |
ScatterMax <T extiende Número> | Reduce las actualizaciones escasas a una referencia variable mediante la operación `max`. |
ScatterMax.Opciones | Atributos opcionales para ScatterMax |
ScatterMin <T extiende Número> | Reduce las actualizaciones escasas a una referencia variable mediante la operación `min`. |
Opciones mínimas de dispersión | Atributos opcionales para ScatterMin |
Dispersión Mul <T> | Multiplica actualizaciones escasas en una referencia variable. |
ScatterMul.Opciones | Atributos opcionales para ScatterMul |
DispersiónNd <U> | Dispersa las 'actualizaciones' en un tensor de forma 'forma' de acuerdo con los 'índices'. |
DispersiónNdAñadir <T> | Aplica sumas escasas a valores individuales o sectores en una Variable. |
ScatterNdAdd.Opciones | Atributos opcionales para ScatterNdAdd |
DispersiónNdMáx <T> | Calcula el máximo por elemento. |
ScatterNdMax.Opciones | Atributos opcionales para ScatterNdMax |
DispersiónNdMin <T> | Calcula el mínimo por elemento. |
ScatterNdMin.Opciones | Atributos opcionales para ScatterNdMin |
ScatterNdNonAliasingAdd <T> | Aplica sumas escasas a `entradas` usando valores individuales o porciones de `actualizaciones` según índices `índices`. |
DispersiónNdSub <T> | Aplica restas dispersas a valores individuales o sectores en una Variable. |
ScatterNdSub.Opciones | Atributos opcionales para ScatterNdSub |
DispersiónNdActualizar <T> | Aplica "actualizaciones" escasas a valores individuales o segmentos dentro de un determinado variable según `índices`. |
ScatterNdUpdate.Opciones | Atributos opcionales para ScatterNdUpdate |
ScatterSub <T> | Resta actualizaciones escasas a una referencia de variable. |
ScatterSub.Opciones | Atributos opcionales para ScatterSub |
Actualización de dispersión <T> | Aplica actualizaciones dispersas a una referencia de variable. |
ScatterUpdate.Opciones | Atributos opcionales para ScatterUpdate |
SegmentMaxV2 <T extiende Número> | Calcula el máximo a lo largo de los segmentos de un tensor. |
SegmentMinV2 <T extiende Número> | Calcula el mínimo a lo largo de los segmentos de un tensor. |
SegmentProdV2 <T> | Calcula el producto a lo largo de los segmentos de un tensor. |
SumaSegmentoV2 <T> | Calcula la suma a lo largo de los segmentos de un tensor. |
Seleccionar V2 <T> | |
Enviar | Envía el tensor nombrado de send_device a recv_device. |
Opciones de envío | Atributos opcionales para Send |
EnviarTPUEmbeddingGradients | Realiza actualizaciones de degradado de tablas incrustadas. |
SetDiff1d <T, U extiende Número> | Calcula la diferencia entre dos listas de números o cadenas. |
EstablecerTamaño | Número de elementos únicos a lo largo de la última dimensión del 'conjunto' de entrada. |
EstablecerTamaño.Opciones | Atributos opcionales para SetSize |
Forma <U extiende Número> | Devuelve la forma de un tensor. |
ShapeN <U extiende Número> | Devuelve la forma de los tensores. |
ShardDataset | Crea un `Conjunto de datos` que incluye solo 1/`num_shards` de este conjunto de datos. |
ShardDataset.Opciones | Atributos opcionales para ShardDataset |
ShuffleAndRepeatDatasetV2 | |
ShuffleAndRepeatDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para ShuffleAndRepeatDatasetV2 |
ShuffleDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para ShuffleDatasetV2 |
ShuffleDatasetV3 | |
ShuffleDatasetV3.Opciones | Atributos opcionales para ShuffleDatasetV3 |
ShutdownDistributedTPU | Cierra un sistema de TPU distribuido en ejecución. |
ApagarTPUSistema | Una operación que cierra el sistema de TPU. |
Tamaño <U extiende Número> | Devuelve el tamaño de un tensor. |
Skipgrama | Analiza un archivo de texto y crea un lote de ejemplos. |
Skipgram.Opciones | Atributos opcionales para Skipgram |
SleepDataset | |
rebanada <T> | Devuelve un segmento de 'entrada'. |
SlidingWindowDataset | Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`. |
SlidingWindowDataset.Opciones | Atributos opcionales para SlidingWindowDataset |
Instantánea <T> | Devuelve una copia del tensor de entrada. |
InstantáneaConjunto de datos | Crea un conjunto de datos que escribirá / leerá desde una instantánea. |
SnapshotDataset.Opciones | Atributos opcionales para SnapshotDataset |
SnapshotDatasetReader | |
SnapshotDatasetReader.Opciones | Atributos opcionales para SnapshotDatasetReader |
SnapshotNestedDatasetReader | |
SobolSample <T extiende Número> | Genera puntos a partir de la secuencia de Sobol. |
EspacioALoteNd <T> | SpaceToBatch para tensores ND de tipo T. |
SparseApplyAdagradV2 <T> | Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad. |
SparseApplyAdagradV2.Opciones | Atributos opcionales para SparseApplyAdagradV2 |
SparseBincount <U extiende Número> | Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz de enteros. |
SparseBincount.Opciones | Atributos opcionales para SparseBincount |
SparseCountSparseOutput <U extiende Número> | Realiza el conteo de bandejas de salida escasa para una entrada de tensor escasa. |
SparseCountSparseOutput.Opciones | Atributos opcionales para SparseCountSparseOutput |
SparseCrossHashed | Genera un cruce disperso a partir de una lista de tensores dispersos y densos. |
SparseCrossV2 | Genera un cruce disperso a partir de una lista de tensores dispersos y densos. |
SparseMatrixAdd | Escasa adición de dos matrices CSR, C = alfa * A + beta * B. |
MatrizDispersaMatMul <T> | Matriz: multiplica una matriz dispersa por una matriz densa. |
SparseMatrixMatMul.Opciones | Atributos opcionales para SparseMatrixMatMul |
SparseMatrixMul | Multiplicación por elementos de una matriz dispersa con un tensor denso. |
matriz dispersaNNZ | Devuelve el número de valores distintos de cero de `sparse_matrix`. |
Ordenación de matriz dispersaAMD | Calcula el orden de grado mínimo aproximado (AMD) de `entrada`. |
SparseMatrixSoftmax | Calcula el softmax de un CSRSparseMatrix. |
EscasaMatrixSoftmaxGrad | Calcula el gradiente de la operación SparseMatrixSoftmax. |
EscasaMatrixEscasaCholesky | Calcula la descomposición dispersa de Cholesky de `entrada`. |
SparseMatrixSparseMatMul | Sparse-matrix-multiplica dos matrices CSR `a` y `b`. |
SparseMatrixSparseMatMul.Opciones | Atributos opcionales para SparseMatrixSparseMatMul |
SparseMatrixTranspose | Transpone las dimensiones internas (matriz) de un CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixTranspose.Opciones | Atributos opcionales para SparseMatrixTranspose |
SparseMatrixZeros | Crea un CSRSparseMatrix de todos ceros con la forma `dense_shape`. |
SparseSegmentSumGrad <T extiende Número> | Calcula gradientes para SparseSegmentSum. |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | Convierte un SparseTensor en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes). |
Spence <T extiende Número> | |
Dividir <T> | Divide un tensor en tensores `num_split` a lo largo de una dimensión. |
SplitDedupData <T extiende Número, U extiende Número> | Una operación divide la tupla XLA de datos de deduplicación de entrada en tensores de punto flotante y entero. |
SplitDedupData.Opciones | Atributos opcionales para SplitDedupData |
SplitV <T> | Divide un tensor en tensores `num_split` a lo largo de una dimensión. |
Aprieta <T> | Elimina dimensiones de tamaño 1 de la forma de un tensor. |
Squeeze.Opciones | Atributos opcionales para Squeeze |
Pila <T> | Empaqueta una lista de tensores de rango `N`-`R` en un tensor de rango `(R+1)`. |
Pila.Opciones | Atributos opcionales para Stack |
Stage | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
Stage.Options | Optional attributes for Stage |
StageClear | Op removes all elements in the underlying container. |
StageClear.Options | Optional attributes for StageClear |
StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
StagePeek.Options | Optional attributes for StagePeek |
StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
StageSize.Options | Optional attributes for StageSize |
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. |
StatelessRandomGammaV3 <U 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. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | Optional attributes for StatelessSampleDistortedBoundingBox |
StatelessShuffle <T> | Randomly and deterministically shuffles a tensor along its first dimension. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
StatsAggregatorHandleV2 | |
StatsAggregatorHandleV2.Options | Optional attributes for 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`. |
StridedSlice.Options | Optional attributes for StridedSlice |
StridedSliceAssign <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
StridedSliceAssign.Options | Optional attributes for StridedSliceAssign |
StridedSliceGrad <U> | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
StridedSliceGrad.Options | Optional attributes for StridedSliceGrad |
StringLower | Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. |
StringLower.Options | Optional attributes for StringLower |
StringNGrams <T extends Number> | Creates ngrams from ragged string data. |
StringUpper | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
StringUpper.Options | Optional attributes for StringUpper |
Sum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
Sum.Options | Optional attributes for Sum |
SwitchCond <T> | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
SyncDevice | Synchronizes the device this op is run on. |
TemporaryVariable <T> | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
TemporaryVariable.Options | Optional attributes for TemporaryVariable |
TensorArray | An array of Tensors of given size. |
TensorArray.Options | Optional attributes for TensorArray |
TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
TensorArrayConcat <T> | Concat the elements from the TensorArray into value `value`. |
TensorArrayConcat.Options | Optional attributes for TensorArrayConcat |
TensorArrayGather <T> | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayGather.Options | Optional attributes for TensorArrayGather |
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> | |
TensorArrayPack.Options | Optional attributes for TensorArrayPack |
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. |
TensorListConcat.Options | Optional attributes for TensorListConcat |
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 | |
TensorListSetItem.Options | Optional attributes for TensorListSetItem |
TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
TensorListStack <T> | Stacks all tensors in the list. |
TensorListStack.Options | Optional attributes for TensorListStack |
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> | Apply a sparse update to a tensor taking the element-wise maximum. |
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`. |
TensorStridedSliceUpdate.Options | Optional attributes for TensorStridedSliceUpdate |
ThreadPoolDataset | Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`. |
ThreadPoolHandle | Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`. |
ThreadPoolHandle.Options | Optional attributes for ThreadPoolHandle |
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. |
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. |
TpuHandleToProtoKey | Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format. |
TPUOrdinalSelector | A TPU core selector Op. |
TPUPartitionedInput <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
TPUPartitionedInput.Options | Optional attributes for TPUPartitionedInput |
TPUPartitionedInputV2 <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
TPUPartitionedInputV2.Options | Optional attributes for TPUPartitionedInputV2 |
TPUPartitionedOutput <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUPartitionedOutput.Options | Optional attributes for TPUPartitionedOutput |
TPUPartitionedOutputV2 <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUReplicatedInput <T> | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicatedInput.Options | Optional attributes for TPUReplicatedInput |
TPUReplicatedOutput <T> | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
TPUReplicateMetadata.Options | Optional attributes for TPUReplicateMetadata |
TPUReshardVariables | Op that reshards on-device TPU variables to specified state. |
TPURoundRobin | Round-robin load balancing on TPU cores. |
TridiagonalMatMul <T> | Calculate product with tridiagonal matrix. |
TridiagonalSolve <T> | Solves tridiagonal systems of equations. |
TridiagonalSolve.Options | Optional attributes for TridiagonalSolve |
Unbatch <T> | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
Unbatch.Options | Optional attributes for Unbatch |
UnbatchGrad <T> | Gradient of Unbatch. |
UnbatchGrad.Options | Optional attributes for UnbatchGrad |
UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
UnicodeDecode <T extends Number> | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
UnicodeDecode.Options | Optional attributes for UnicodeDecode |
UnicodeEncode | Encode a tensor of ints into unicode strings. |
UnicodeEncode.Options | Optional attributes for UnicodeEncode |
UniformDequantize <U extends Number> | Perform dequantization on the quantized Tensor `input`. |
UniformDequantize.Options | Optional attributes for UniformDequantize |
UniformQuantize <U> | Perform quantization on Tensor `input`. |
UniformQuantize.Options | Optional attributes for UniformQuantize |
UniformQuantizedAdd <T> | Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
UniformQuantizedAdd.Options | Optional attributes for UniformQuantizedAdd |
UniformQuantizedClipByValue <T> | Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`. |
UniformQuantizedClipByValue.Options | Optional attributes for UniformQuantizedClipByValue |
UniformQuantizedConvolution <U> | Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedConvolution.Options | Optional attributes for UniformQuantizedConvolution |
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | Optional attributes for UniformQuantizedConvolutionHybrid |
UniformQuantizedDot <U> | Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
UniformQuantizedDot.Options | Optional attributes for UniformQuantizedDot |
UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedDotHybrid.Options | Optional attributes for UniformQuantizedDotHybrid |
UniformRequantize <U> | Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters. |
UniformRequantize.Options | Optional attributes for UniformRequantize |
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`. |
UniqueDataset.Options | Optional attributes for UniqueDataset |
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 | |
UnsortedSegmentJoin.Options | Optional attributes for UnsortedSegmentJoin |
Unstack <T> | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
Unstack.Options | Optional attributes for Unstack |
Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
Unstage.Options | Optional attributes for Unstage |
UnwrapDatasetVariant | |
UpperBound <U extends Number> | Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
VarHandleOp.Options | Optional attributes for VarHandleOp |
Variable <T> | Holds state in the form of a tensor that persists across steps. |
Variable.Options | Optional attributes for Variable |
VariableShape <T extends Number> | Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. |
VarIsInitializedOp | Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. |
Where | Returns locations of nonzero / true values in a tensor. |
Where3 <T> | Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`. |
WindowOp | |
WorkerHeartbeat | Worker heartbeat op. |
WrapDatasetVariant | |
WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
XlaConcatND <T> | Concatena el tensor de entrada en todas las dimensiones. |
XlaConcatND.Options | Optional attributes for XlaConcatND |
XlaRecvFromHost <T> | An op to receive a tensor from the host. |
XlaRecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData | Receives deduplication data (indices and weights) from the embedding core. |
XlaSendToHost | An op to send a tensor to the host. |
XlaSendTPUEmbeddingGradients | An op that performs gradient updates of embedding tables. |
XlaSplitND <T> | Splits input tensor across all dimensions. |
XlaSplitND.Options | Optional attributes for XlaSplitND |
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. |
Classes
Abortar | Genera una excepción para abortar el proceso cuando se llama. |
Abortar.Opciones | Atributos opcionales para Abort |
Todo | Calcula el "y" lógico de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
Todas.Opciones | Atributos opcionales para All |
De todos a todos <T> | Una opción para intercambiar datos entre réplicas de TPU. |
AnónimoHashTable | Crea una tabla hash anónima no inicializada. |
AnónimoIteratorV2 | Un contenedor para un recurso de iterador. |
AnónimoIteratorV3 | Un contenedor para un recurso de iterador. |
AnónimoMemoryCache | |
AnónimoMultiDeviceIterator | Un contenedor para un recurso de iterador de varios dispositivos. |
AnónimoMultiDeviceIteratorV3 | Un contenedor para un recurso de iterador de varios dispositivos. |
AnónimoMutableDenseHashTable | Crea una tabla hash mutable anónima vacía que usa tensores como almacén de respaldo. |
AnónimoMutableDenseHashTable.Opciones | Atributos opcionales para AnonymousMutableDenseHashTable |
AnónimoMutableHashTable | Crea una tabla hash mutable anónima vacía. |
AnónimoMutableHashTableOfTensors | Crea una tabla hash mutable anónima vacía de valores vectoriales. |
AnónimoMutableHashTableOfTensors.Opciones | Atributos opcionales para AnonymousMutableHashTableOfTensors |
AnónimoRandomSeedGenerator | |
AnónimoSeedGenerator | |
Cualquier | Calcula el "o lógico" de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
Cualquier.Opciones | Atributos opcionales para Any |
AplicarAdagradV2 <T> | Actualice '*var' de acuerdo con el esquema adagrad. |
AplicarAdagradV2.Opciones | Atributos opcionales para ApplyAdagradV2 |
ApproxTopK <T extiende Número> | Devuelve los valores min/max k y sus índices del operando de entrada de forma aproximada. |
ApproxTopK.Opciones | Atributos opcionales para ApproxTopK |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | Una transformación que afirma qué transformaciones suceden a continuación. |
AssertPrevDataset | Una transformación que afirma qué transformaciones ocurrieron previamente. |
afirmar que | Afirma que la condición dada es verdadera. |
AssertThat.Options | Atributos opcionales para AssertThat |
Asignar <T> | Actualice 'ref' asignándole 'valor'. |
Asignar.Opciones | Atributos opcionales para Assign |
Asignar Agregar <T> | Actualice 'ref' agregándole 'value'. |
AsignarAñadir.Opciones | Atributos opcionales para AssignAdd |
AsignarAñadirVariableOp | Agrega un valor al valor actual de una variable. |
Asignar Sub <T> | Actualice 'ref' restando 'value' de él. |
AsignarSub.Opciones | Atributos opcionales para AssignSub |
AsignarOpSubVariable | Resta un valor del valor actual de una variable. |
AsignarOpVariable | Asigna un nuevo valor a una variable. |
AsignarOp.Variable.Opciones | Atributos opcionales para AssignVariableOp |
AsignarVariableXlaConcatND | Concatena el tensor de entrada en todas las dimensiones. |
AsignarVariableXlaConcatND.Opciones | Atributos opcionales para AssignVariableXlaConcatND |
AutoShardDatasetAutoShardDataset | Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada. |
AutoShardDataset.Opciones | Atributos opcionales para AutoShardDataset |
BandedTriangularResolver <T> | |
BandedTriangularSolve.Opciones | Atributos opcionales para BandedTriangularSolve |
Barrera | Define una barrera que persiste en diferentes ejecuciones de gráficos. |
Barrera.Opciones | Atributos opcionales para Barrier |
BarreraCerrar | Cierra la barrera dada. |
BarrierClose.Opciones | Atributos opcionales para BarrierClose |
BarreraIncompletaTamaño | Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada. |
BarreraInsertarMuchos | Para cada tecla, asigna el valor respectivo al componente especificado. |
BarreraListoTamaño | Calcula el número de elementos completos en la barrera dada. |
BarreraTomarMuchos | Toma el número dado de elementos completos de una barrera. |
BarrierTakeMany.Opciones | Atributos opcionales para BarrierTakeMany |
Lote | Distribuye por lotes todos los tensores de entrada de forma no determinista. |
Opciones.de.lote | Atributos opcionales para Batch |
BatchMatMulV2 <T> | Multiplica rebanadas de dos tensores en lotes. |
BatchMatMulV2.Opciones | Atributos opcionales para BatchMatMulV2 |
BatchMatMulV3 <V> | Multiplica rebanadas de dos tensores en lotes. |
BatchMatMulV3.Opciones | Atributos opcionales para BatchMatMulV3 |
LoteAEspacio <T> | BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T. |
LoteAEspacioNd <T> | BatchToSpace para tensores ND de tipo T. |
BesselI0 <T extiende Número> | |
BesselI1 <T extiende Número> | |
BesselJ0 <T extiende Número> | |
BesselJ1 <T extiende Número> | |
BesselK0 <T extiende Número> | |
BesselK0e <T extiende Número> | |
BesselK1 <T extiende Número> | |
BesselK1e <T extiende Número> | |
BesselY0 <T extiende Número> | |
BesselY1 <T extiende Número> | |
Transmisión de bits <U> | Bitcasts un tensor de un tipo a otro sin copiar datos. |
BlockLSTM <T extiende Número> | Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo. |
BlockLSTM.Opciones | Atributos opcionales para BlockLSTM |
BlockLSTMGrad <T extiende Número> | Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo. |
BlockLSTMGradV2 <T extiende Número> | Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo. |
BlockLSTMV2 <T extiende Número> | Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo. |
BlockLSTMV2.Opciones | Atributos opcionales para BlockLSTMV2 |
BoostedTreesAgregateStats | Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. |
BoostedTreesBucketize | Organice en cubos cada función en función de los límites de los cubos. |
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividir | Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información de división posible para la función. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options | Atributos opcionales para BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit |
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividirV2 | Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información dividida posible para cada nodo. |
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorGananciasPorCaracterística | Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información de división posible para la función. |
BoostedTreesCenterBias | Calcula el previo a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con el previo de los logits. |
BoostedTreesCreateEnsemble | Crea un modelo de conjunto de árboles y le devuelve un identificador. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Cree el recurso para flujos cuantiles. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Opciones | Atributos opcionales para BoostedTreesCreateQuantileStreamResource |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | Deserializa una configuración de conjunto de árbol serializado y reemplaza el árbol actual conjunto. |
ImpulsadoÁrbolesConjuntoRecursoHandleOp | Crea un identificador para un BoostedTreesEnsembleResource |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options | Atributos opcionales para BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | Salidas de interpretabilidad de depuración/modelo para cada ejemplo. |
BoostedTreesFlushQuantilResúmenes | Vacíe los resúmenes de cuantiles de cada recurso de flujo de cuantiles. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | Recupera el token de sello de recursos del conjunto de árboles, el número de árboles y las estadísticas de crecimiento. |
BoostedTreesMakeQuantileResúmenes | Hace el resumen de cuantiles para el lote. |
BoostedTreesMakeStatsResumen | Hace el resumen de las estadísticas acumuladas para el lote. |
BoostedTreesPredict | Ejecuta múltiples predictores de conjunto de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula los logits. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Agregue los resúmenes de cuantiles a cada recurso de flujo de cuantiles. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Deserialice los límites del depósito y el indicador listo en el QuantileAccumulator actual. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Vacíe los resúmenes de un recurso de secuencia de cuantiles. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Opciones | Atributos opcionales para BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Genere los límites de la cubeta para cada función en función de los resúmenes acumulados. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Crea un identificador para BoostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options | Atributos opcionales para BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp |
BoostedTreesSerializeEnsemble | Serializa el conjunto de árboles en un proto. |
BoostedTreesSparseAgregateStats | Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. |
ImpulsadoÁrbolesEscasoCalcularMejorCaracterísticaDividir | Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información de división posible para la función. |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options | Atributos opcionales para BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit |
ImpulsadoÁrbolesEntrenamientoPredecir | Ejecuta múltiples predictores de conjunto de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula la actualización de los registros almacenados en caché. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o comenzando un nuevo árbol. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o comenzando un nuevo árbol. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Opciones | Atributos opcionales para BoostedTreesUpdateEnsembleV2 |
BroadcastDynamicShape <T extiende Número> | Devuelve la forma de s0 op s1 con transmisión. |
BroadcastGradientArgs <T extiende Número> | Devuelva los índices de reducción para calcular gradientes de s0 op s1 con transmisión. |
Difundir a <T> | Transmita una matriz para una forma compatible. |
Cubitear | Divide en cubos la 'entrada' en función de los 'límites'. |
CacheDatasetV2 | |
CacheDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para CacheDatasetV2 |
CheckNumericsV2 <T extiende Número> | Comprueba un tensor para los valores de NaN, -Inf y +Inf. |
Elija el conjunto de datos más rápido | |
ClipPorValor <T> | Recorta los valores de tensor a un mínimo y máximo especificado. |
IntercalarTPUEmbeddingMemory | Una operación que fusiona los prototipos de configuración de memoria codificada en cadena de todos los hosts. |
CollectiveAllToAllV2 <T extiende Número> | Intercambia mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos. |
CollectiveAllToAllV2.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveAllToAllV2 |
CollectiveAllToAllV3 <T extiende Número> | Intercambia mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos. |
CollectiveAllToAllV3.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveAllToAllV3 |
CollectiveAssignGroupV2 | Asigne teclas de grupo según la asignación de grupo. |
CollectiveBcastRecvV2 <U> | Recibe una transmisión de valor de tensor desde otro dispositivo. |
CollectiveBcastRecvV2.Options | Atributos opcionales para CollectiveBcastRecvV2 |
CollectiveBcastSendV2 <T> | Transmite un valor de tensor a uno o más dispositivos. |
CollectiveBcastSendV2.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveBcastSendV2 |
CollectiveGather <T extiende Número> | Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
CollectiveGather.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveGather |
CollectiveGatherV2 <T extiende Número> | Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
CollectiveGatherV2.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveGatherV2 |
CollectiveInitializeCommunicator | Inicializa un grupo para operaciones colectivas. |
CollectiveInitializeCommunicator.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveInitializeCommunicator |
Permutación colectiva <T> | Op para permutar tensores en instancias de TPU replicadas. |
CollectiveReduceScatterV2 <T extiende Número> | Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos y dispersa el resultado. |
CollectiveReduceScatterV2.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveReduceScatterV2 |
CollectiveReduceV2 <T extiende Número> | Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos. |
CollectiveReduceV2.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveReduceV2 |
CollectiveReduceV3 <T extiende Número> | Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos. |
CollectiveReduceV3.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveReduceV3 |
Supresión no máx. combinada | Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, Esta operación realiza non_max_suppression en las entradas por lote, en todas las clases. |
CombinedNonMaxSuppression.Options | Atributos opcionales para CombinedNonMaxSuppression |
CompuestoTensorVariantFromComponents | Codifica un valor `ExtensionType` en un tensor escalar `variant`. |
CompositeTensorVariantToComponents | Decodifica un tensor escalar `variant` en un valor `ExtensionType`. |
CompressElement | Comprime un elemento del conjunto de datos. |
Calcular tamaño de lote | Calcula el tamaño de lote estático de un conjunto de datos sin lotes parciales. |
ComputeDedupDataTupleMask | Una operación calcula la máscara de tupla de los datos de deduplicación del núcleo integrado. |
Concatenar <T> | Concatena tensores a lo largo de una dimensión. |
ConfigureAndInitializeGlobalTPU | Una operación que configura las estructuras centralizadas para un sistema de TPU distribuido. |
ConfigureAndInitializeGlobalTPU.Options | Atributos opcionales para ConfigureAndInitializeGlobalTPU |
ConfigureDistributedTPU | Configura las estructuras centralizadas para un sistema de TPU distribuido. |
ConfigureDistributedTPU.Opciones | Atributos opcionales para ConfigureDistributedTPU |
ConfigurarTPUEincrustación | Configura TPUEmbedding en un sistema de TPU distribuido. |
ConfigureTPUEmbeddingHost | Una operación que configura el software TPUEmbedding en un host. |
ConfigurarTPUEmbeddingMemory | Una operación que configura el software TPUEmbedding en un host. |
ConnectTPUEembeddingHosts | Una operación que configura la comunicación entre las instancias de software host de TPUEmbedding después de llamar a ConfigureTPUEmbeddingHost en cada host. |
<T> constante | Un operador que produce un valor constante. |
ConsumirMutexLock | Esta operación consume un bloqueo creado por `MutexLock`. |
Disparador de control | No hace nada. |
Conv2DBackpropFilterV2 <T extiende Número> | Calcula los gradientes de convolución con respecto al filtro. |
Conv2DBackpropFilterV2.Opciones | Atributos opcionales para Conv2DBackpropFilterV2 |
Conv2DBackpropInputV2 <T extiende Número> | Calcula los gradientes de convolución con respecto a la entrada. |
Conv2DBackpropInputV2.Opciones | Atributos opcionales para Conv2DBackpropInputV2 |
Copiar <T> | Copie un tensor de CPU a CPU o de GPU a GPU. |
Copiar.Opciones | Atributos opcionales para Copy |
Copiar host <T> | Copia un tensor a host. |
CopyHost.Opciones | Atributos opcionales para CopyHost |
Copiar a malla <T> | |
Copiar a gradiente de malla <T> | |
CopyToMeshGrad.Opciones | Atributos opcionales para CopyToMeshGrad |
CountUpTo <T extiende Número> | Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'. |
CrossReplicaSum <T extiende Número> | Op para sumar entradas en instancias de TPU replicadas. |
CSRSparseMatrixComponents <T> | Lee los componentes de CSR en el `índice` del lote. |
CSRSparseMatrixToDense <T> | Convierta un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes) en denso. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Convierte un CSRSparesMatrix (posiblemente por lotes) en un SparseTensor. |
CSVConjunto de datos | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | Calcula la pérdida de CTC (probabilidad de registro) para cada entrada de lote. |
CTCLossV2.Opciones | Atributos opcionales para CTCLossV2 |
CudnnRNNBackpropV3 <T extiende Número> | Paso de apoyo trasero de CudnnRNNV3. |
CudnnRNNBackpropV3.Opciones | Atributos opcionales para CudnnRNNBackpropV3 |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extiende Número> | Convierte parámetros CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Opciones | Atributos opcionales para CudnnRNNCanonicalToParamsV2 |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T extiende Número> | Recupera parámetros de CudnnRNN en forma canónica. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Opciones | Atributos opcionales para CudnnRNNParamsToCanonicalV2 |
CudnnRNNV3 <T extiende Número> | Un RNN respaldado por cuDNN. |
CudnnRNNV3.Opciones | Atributos opcionales para CudnnRNNV3 |
CumulativeLogsumexp <T extiende Número> | Calcule el producto acumulativo del tensor `x` a lo largo del `eje`. |
CumulativeLogsumexp.Opciones | Atributos opcionales para CumulativeLogsumexp |
DataServiceDataset | Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data. |
DataServiceDataset.Opciones | Atributos opcionales para DataServiceDataset |
DataServiceDatasetV2 | Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data. |
DataServiceDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para DataServiceDatasetV2 |
Conjunto de datosCardinalidad | Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`. |
Conjunto de datosCardinalidad.Opciones | Atributos opcionales para DatasetCardinality |
DatasetFromGraph | Crea un conjunto de datos a partir del `graph_def` dado. |
DatasetToGraphV2 | Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`. |
DatasetToGraphV2.Opciones | Atributos opcionales para DatasetToGraphV2 |
Dawsn <T extiende Número> | |
DebugGradientIdentity <T> | Operación de identidad para la depuración de gradientes. |
DebugGradientRefIdentity <T> | Operación de identidad para la depuración de gradientes. |
Identidad de depuración <T> | Proporciona una asignación de identidad del tensor de entrada de tipo no Ref para la depuración. |
DebugIdentity.Opciones | Atributos opcionales para DebugIdentity |
DepurarIdentidadV2 <T> | Op. de depuración de identidad V2. |
DebugIdentityV2.Opciones | Atributos opcionales para DebugIdentityV2 |
DebugNanCount | Contador de valor NaN de depuración Op. |
DebugNanCount.Opciones | Atributos opcionales para DebugNanCount |
DebugNumericSummary | Resumen numérico de depuración Op. |
DebugNumericSummary.Opciones | Atributos opcionales para DebugNumericSummary |
DebugNumericSummaryV2 <U extiende Número> | Resumen numérico de depuración V2 Op. |
DebugNumericSummaryV2.Opciones | Atributos opcionales para DebugNumericSummaryV2 |
DecodeImage <T extiende Número> | Función para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg y decode_png. |
DecodeImage.Opciones | Atributos opcionales para DecodeImage |
DecodePaddedRaw <T extiende Número> | Reinterpreta los bytes de una cadena como un vector de números. |
DecodePaddedRaw.Opciones | Atributos opcionales para DecodePaddedRaw |
DecodeProto | El op extrae campos de un mensaje de búfer de protocolo serializado en tensores. |
DecodeProto.Opciones | Atributos opcionales para DecodeProto |
Copia profunda <T> | Hace una copia de `x`. |
Eliminar iterador | Un contenedor para un recurso de iterador. |
EliminarMemoryCache | |
DeleteMultiDeviceIterator | Un contenedor para un recurso de iterador. |
DeleteRandomSeedGenerator | |
DeleteSeedGenerator | |
DeleteSessionTensor | Elimina el tensor especificado por su identificador en la sesión. |
DenseBincount <U extiende Número> | Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz de enteros. |
DenseBincount.Opciones | Atributos opcionales para DenseBincount |
DenseCountSparseOutput <Número de extensión U> | Realiza el conteo de contenedores de salida dispersa para una entrada tf.tensor. |
DenseCountSparseOutput.Opciones | Atributos opcionales para DenseCountSparseOutput |
DenseToCSRSparseMatrix | Convierte un tensor denso en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes). |
DestruirRecursoOp | Elimina el recurso especificado por el identificador. |
DestruirRecursoOp.Opciones | Atributos opcionales para DestroyResourceOp |
Destruir Variable Temporal <T> | Destruye la variable temporal y devuelve su valor final. |
Índice de dispositivo | Devuelve el índice del dispositivo que ejecuta la operación. |
DirectedInterleaveDataset | Un sustituto de `InterleaveDataset` en una lista fija de conjuntos de datos `N`. |
DirectedInterleaveDataset.Opciones | Atributos opcionales para DirectedInterleaveDataset |
DeshabilitarCopiarEnLectura | Desactiva el modo de copia en lectura. |
DistribuidoGuardar | |
DistributedSave.Options | Atributos opcionales para DistributedSave |
DrawBoundingBoxesV2 <T extiende Número> | Dibuje cuadros delimitadores en un lote de imágenes. |
DTensorRestoreV2 | |
DTensorSetGlobalTPUArray | Una operación que informa a un host de los ID globales de todas las TPU del sistema. |
DummyIterationCounter | |
DummyMemoryCache | |
DummySeedGenerator | |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | Atributos opcionales para DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch |
Partición dinámica <T> | Divide `data` en tensores `num_partitions` utilizando índices de `partitions`. |
Puntada Dinámica <T> | Intercala los valores de los tensores `datos` en un solo tensor. |
Editar distancia | Calcula la distancia de edición de Levenshtein (posiblemente normalizada). |
Opciones.de.edición.de.distancia | Atributos opcionales para EditDistance |
Eig <U> | Calcula la descomposición propia de una o más matrices cuadradas. |
Eig.Opciones | Atributos opcionales para Eig |
Einsum <T> | Contracción tensorial según la convención de suma de Einstein. |
Vacío <T> | Crea un tensor con la forma dada. |
Opciones vacías | Atributos opcionales para Empty |
EmptyTensorList | Crea y devuelve una lista de tensores vacía. |
VacíoTensorMapa | Crea y devuelve un mapa de tensor vacío. |
EncodeProto | La operación serializa los mensajes protobuf proporcionados en los tensores de entrada. |
EncodeProto.Opciones | Atributos opcionales para EncodeProto |
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch |
Poner en colaTPUEmbeddingBatch | Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada para TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingBatch |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada para TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup(). |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | Una operación que pone en cola los índices de entrada de TPUEmbedding de un SparseTensor. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch |
Asegurar forma <T> | Garantiza que la forma del tensor coincida con la forma esperada. |
Introduzca <T> | Crea o encuentra un marco secundario y hace que los "datos" estén disponibles para el marco secundario. |
Entrar.Opciones | Atributos opcionales para Enter |
Erfinv <T extiende Número> | |
Norma euclidiana <T> | Calcula la norma euclidiana de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
EuclideanNorm.Opciones | Atributos opcionales para EuclideanNorm |
EjecutarTPUEmbeddingPartitioner | Una operación que ejecuta el particionador TPUEmbedding en la configuración central dispositivo y calcula el tamaño HBM (en bytes) necesario para la operación TPUEmbedding. |
Salir <T> | Sale del marco actual a su marco principal. |
ExpandirDims <T> | Inserta una dimensión de 1 en la forma de un tensor. |
ExperimentalAutoShardDatasetExperimentalAutoShardDataset | Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada. |
ExperimentalAutoShardDataset.Opciones | Atributos opcionales para ExperimentalAutoShardDataset |
ExperimentalBytesProducedStatsDataset | Registra el tamaño en bytes de cada elemento de `input_dataset` en un StatsAggregator. |
ExperimentalChooseFastestDataset | |
ExperimentalDatasetCardinalidad | Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`. |
ExperimentalDatasetToTFRecord | Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord. |
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset | Crea un conjunto de datos que agrupa elementos de entrada en un SparseTensor. |
ExperimentalLatencyStatsDataset | Registra la latencia de producir elementos `input_dataset` en un StatsAggregator. |
ExperimentalMatchingFilesDatasetExperimentalMatchingFilesDataset | |
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo. |
ExperimentalParseExampleDatasetExperimentalParseExampleDataset | Transforma `input_dataset` que contiene prototipos de `Ejemplo` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas. |
ExperimentalParseExampleDataset.Opciones | Atributos opcionales para ExperimentalParseExampleDataset |
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset | Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`. |
ExperimentalRandomDataset | Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios. |
ExperimentalRebatchDataset | Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. |
ExperimentalRebatchDataset.Opciones | Atributos opcionales para ExperimentalRebatchDataset |
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
Conjunto de datos de ventana deslizante experimental | Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`. |
ExperimentalSqlDatasetExperimentalSqlDatasetExperimentalSqlDataset | Crea un conjunto de datos que ejecuta una consulta SQL y emite filas del conjunto de resultados. |
ExperimentalStatsAggregatorHandle | Crea un recurso de administrador de estadísticas. |
ExperimentalStatsAggregatorHandle.Opciones | Atributos opcionales para ExperimentalStatsAggregatorHandle |
ExperimentalStatsAgregatorSummary | Produce un resumen de las estadísticas registradas por el administrador de estadísticas dado. |
ExperimentalUnbatchDatasetExperimentalUnbatchDataset | Un conjunto de datos que divide los elementos de su entrada en varios elementos. |
Expint <T extiende Número> | |
ExtraerGlimpseV2 | Extrae un vistazo del tensor de entrada. |
ExtractGlimpseV2.Opciones | Atributos opcionales para ExtractGlimpseV2 |
ExtractVolumePatches <T extiende Número> | Extraiga `parches` de `entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `"profundidad"`. |
FileSystemSetConfigurationFileSystemSetConfiguration | Establecer la configuración del sistema de archivos. |
Rellenar <U> | Crea un tensor relleno con un valor escalar. |
FinalizeDataset | Crea un conjunto de datos aplicando tf.data.Options a `input_dataset`. |
FinalizeDataset.Opciones | Atributos opcionales para FinalizeDataset |
FinalizarTPUEmbedding | Una operación que finaliza la configuración de TPUEmbedding. |
Huella dactilar | Genera valores de huellas dactilares. |
FresnelCos <T extiende Número> | |
FresnelSin <T extiende Número> | |
FusedBatchNormGradV3 <T extiende Número, U extiende Número> | Gradiente para la normalización de lotes. |
FusedBatchNormGradV3.Opciones | Atributos opcionales para FusedBatchNormGradV3 |
FusedBatchNormV3 <T extiende el número, U extiende el número> | Normalización de lotes. |
FusedBatchNormV3.Opciones | Atributos opcionales para FusedBatchNormV3 |
Reunir <T> | Reúna cortes del eje `params` `eje` de acuerdo con `índices`. |
Reunir.Opciones | Atributos opcionales para Gather |
Reunir y <T> | Reúne segmentos de `params` en un tensor con la forma especificada por `indices`. |
GenerarBoundingBoxProposals | Esta operación produce Regiones de interés a partir de cuadros delimitadores dados (bbox_deltas) codificados WRT anclas de acuerdo con eq.2 en arXiv: 1506.01497 El operador selecciona los cuadros de puntuación superiores `pre_nms_topn`, los decodifica con respecto a los anclajes, aplica una supresión no máxima en los cuadros superpuestos con un valor de intersección sobre unión (iou) superior a `nms_threshold` y descarta los cuadros donde el lado más corto es menor que ` min_size`. |
GenerarBoundingBoxProposals.Options | Atributos opcionales para GenerateBoundingBoxProposals |
ObtenerElementoEnIndice | Obtiene el elemento en el índice especificado en un conjunto de datos. |
ObtenerOpciones | Devuelve las tf.data.Options adjuntas a `input_dataset`. |
ObtenerSessionHandle | Almacene el tensor de entrada en el estado de la sesión actual. |
ObtenerTensor de Sesión <T> | Obtenga el valor del tensor especificado por su identificador. |
Gradientes | Agrega operaciones para calcular las derivadas parciales de la suma de y s con x s, es decir, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Si se establecen los valores |
Gradientes.Opciones | Atributos opcionales para Gradients |
GRUBlockCell <T extiende Número> | Calcula la propagación hacia adelante de la celda GRU para 1 paso de tiempo. |
GRUBlockCellGrad <T extiende Número> | Calcula la propagación hacia atrás de la celda GRU para 1 paso de tiempo. |
GarantíaConst <T> | Da una garantía al tiempo de ejecución de TF de que el tensor de entrada es una constante. |
Tabla de picadillo | Crea una tabla hash no inicializada. |
HashTable.Opciones | Atributos opcionales para HashTable |
HistogramFixedWidth <U extiende Número> | Devolver histograma de valores. |
Identidad <T> | Devuelve un tensor con la misma forma y contenido que el tensor o valor de entrada. |
IdentidadN | Devuelve una lista de tensores con las mismas formas y contenidos que la entrada tensores. |
IgnorarErrorsDatasetIgnoreErrorsDataset | Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando los errores. |
IgnoreErrorsDataset.Opciones | Atributos opcionales para IgnoreErrorsDataset |
ImageProjectiveTransformV2 <T extiende Número> | Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. |
ImageProjectiveTransformV2.Opciones | Atributos opcionales para ImageProjectiveTransformV2 |
ImageProjectiveTransformV3 <T extiende Número> | Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. |
ImageProjectiveTransformV3.Opciones | Atributos opcionales para ImageProjectiveTransformV3 |
Constante inmutable <T> | Devuelve el tensor inmutable de la región de memoria. |
InfeedDequeue <T> | Un marcador de posición para un valor que se incluirá en el cálculo. |
InfeedDequeueTuple | Obtiene múltiples valores de la entrada como una tupla XLA. |
InfeedEnqueue | Una operación que alimenta un solo valor de Tensor en el cálculo. |
InfeedEnqueue.Opciones | Atributos opcionales para InfeedEnqueue |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | Una operación que pone en cola el búfer prelinealizado en la entrada de TPU. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer.Options | Atributos opcionales para InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer |
InfeedEnqueueTuple | Alimenta varios valores de tensor en el cálculo como una tupla XLA. |
InfeedEnqueueTuple.Opciones | Atributos opcionales para InfeedEnqueueTuple |
InitializeTable | Inicializador de tabla que toma dos tensores para claves y valores respectivamente. |
InitializeTableFromDataset | |
InitializeTableFromTextFile | Inicializa una tabla a partir de un archivo de texto. |
InitializeTableFromTextFile.Opciones | Atributos opcionales para InitializeTableFromTextFile |
InplaceAdd <T> | Agrega v en filas especificadas de x. |
InplaceSub <T> | Resta `v` en filas especificadas de `x`. |
InplaceUpdate <T> | Actualiza las filas especificadas 'i' con los valores 'v'. |
IsBoostedTreesEnsembleInicializado | Comprueba si se ha inicializado un conjunto de árboles. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Comprueba si se ha inicializado un flujo de cuantiles. |
IsotonicRegression <U extiende Número> | Resuelve un lote de problemas de regresión isotónica. |
IsTPUEmbeddingInicializado | Si TPU Embedding se inicializa en un sistema de TPU distribuido. |
IsTPUEmbeddingInitialized.Options | Atributos opcionales para IsTPUEmbeddingInitialized |
EsVariableInicializado | Comprueba si se ha inicializado un tensor. |
IteradorObtenerDispositivo | Devuelve el nombre del dispositivo en el que se ha colocado el `recurso`. |
KMC2ChainInitialization | Devuelve el índice de un punto de datos que debe agregarse al conjunto semilla. |
KmeansPlusPlusInicialización | Selecciona num_to_sample filas de entrada usando el criterio KMeans++. |
KthOrderStatistic | Calcula la estadística de orden K de un conjunto de datos. |
LinSpace <T extiende Número> | Genera valores en un intervalo. |
ListDataset | Crea un conjunto de datos que emite cada uno de los `tensores` una vez. |
ListDataset.Opciones | Atributos opcionales para ListDataset |
Conjunto de datos LMDB | Crea un conjunto de datos que emite los pares clave-valor en uno o más archivos LMDB. |
CargartodoslosTPUEmbeddingParameters | Una operación que carga parámetros de optimización en la memoria integrada. |
CargarTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Cargue los parámetros de incrustación de Adadelta. |
CargarTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad Momentum. |
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters |
CargarTPUEmbeddingAdagradParameters | Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdagradParameters |
LoadTPUEmbeddingADAMParameters | Cargue los parámetros de incrustación de ADAM. |
LoadTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingADAMParameters |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Parámetros de incrustación de RMSProp centrados en la carga. |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Parámetros de incrustación del estimador de frecuencia de carga. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters |
CargarTPUEmbeddingFTRLParameters | Cargue los parámetros de incrustación de FTRL. |
CargarTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingFTRLParameters |
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Load MDL Adagrad Light embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | Load Momentum embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingMomentumParameters |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Load proximal Adagrad embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | Load RMSProp embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Load SGD embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
LookupTableExport <T, U> | Outputs all keys and values in the table. |
LookupTableFind <U> | Looks up keys in a table, outputs the corresponding values. |
LookupTableImport | Replaces the contents of the table with the specified keys and values. |
LookupTableInsert | Updates the table to associates keys with values. |
LookupTableRemove | Removes keys and its associated values from a table. |
LookupTableSize | Computes the number of elements in the given table. |
LoopCond | Forwards the input to the output. |
LowerBound <U extends Number> | Applies lower_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
LSTMBlockCell <T extends Number> | Computes the LSTM cell forward propagation for 1 time step. |
LSTMBlockCell.Options | Optional attributes for LSTMBlockCell |
LSTMBlockCellGrad <T extends Number> | Computes the LSTM cell backward propagation for 1 timestep. |
Lu <T, U extends Number> | Computes the LU decomposition of one or more square matrices. |
MakeUnique | Make all elements in the non-Batch dimension unique, but \"close\" to their initial value. |
MapClear | Op removes all elements in the underlying container. |
MapClear.Options | Optional attributes for MapClear |
MapIncompleteSize | Op returns the number of incomplete elements in the underlying container. |
MapIncompleteSize.Options | Optional attributes for MapIncompleteSize |
MapPeek | Op peeks at the values at the specified key. |
MapPeek.Options | Optional attributes for MapPeek |
MapSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
MapSize.Options | Optional attributes for MapSize |
MapStage | Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a hashtable. |
MapStage.Options | Optional attributes for MapStage |
MapUnstage | Op removes and returns the values associated with the key from the underlying container. |
MapUnstage.Options | Optional attributes for MapUnstage |
MapUnstageNoKey | Op removes and returns a random (key, value) from the underlying container. |
MapUnstageNoKey.Options | Optional attributes for MapUnstageNoKey |
MatrixDiagPartV2 <T> | Returns the batched diagonal part of a batched tensor. |
MatrixDiagPartV3 <T> | Returns the batched diagonal part of a batched tensor. |
MatrixDiagPartV3.Options | Optional attributes for MatrixDiagPartV3 |
MatrixDiagV2 <T> | Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values. |
MatrixDiagV3 <T> | Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values. |
MatrixDiagV3.Options | Optional attributes for MatrixDiagV3 |
MatrixSetDiagV2 <T> | Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values. |
MatrixSetDiagV3 <T> | Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values. |
MatrixSetDiagV3.Options | Optional attributes for MatrixSetDiagV3 |
Max <T> | Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. |
Max.Options | Optional attributes for Max |
MaxIntraOpParallelismDataset | Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo. |
Merge <T> | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
MergeDedupData | An op merges elements of integer and float tensors into deduplication data as XLA tuple. |
MergeDedupData.Options | Optional attributes for MergeDedupData |
Min <T> | Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. |
Min.Options | Optional attributes for Min |
MirrorPad <T> | Pads a tensor with mirrored values. |
MirrorPadGrad <T> | Gradient op for `MirrorPad` op. |
MlirPassthroughOp | Wraps an arbitrary MLIR computation expressed as a module with a main() function. |
MulNoNan <T> | Returns x * y element-wise. |
MutableDenseHashTable | Creates an empty hash table that uses tensors as the backing store. |
MutableDenseHashTable.Options | Optional attributes for MutableDenseHashTable |
MutableHashTable | Creates an empty hash table. |
MutableHashTable.Options | Optional attributes for MutableHashTable |
MutableHashTableOfTensors | Creates an empty hash table. |
MutableHashTableOfTensors.Options | Optional attributes for MutableHashTableOfTensors |
Mutex | Creates a Mutex resource that can be locked by `MutexLock`. |
Mutex.Options | Optional attributes for Mutex |
MutexLock | Locks a mutex resource. |
NcclAllReduce <T extends Number> | Outputs a tensor containing the reduction across all input tensors. |
NcclBroadcast <T extends Number> | Sends `input` to all devices that are connected to the output. |
NcclReduce <T extends Number> | Reduces `input` from `num_devices` using `reduction` to a single device. |
Ndtri <T extends Number> | |
NearestNeighbors | Selects the k nearest centers for each point. |
NextAfter <T extends Number> | Returns the next representable value of `x1` in the direction of `x2`, element-wise. |
NextIteration <T> | Makes its input available to the next iteration. |
NonDeterministicInts <U> | Non-deterministically generates some integers. |
NonMaxSuppressionV5 <T extends Number> | Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. |
NonMaxSuppressionV5.Options | Optional attributes for NonMaxSuppressionV5 |
NonSerializableDataset | |
NoOp | No hace nada. |
OneHot <U> | Returns a one-hot tensor. |
OneHot.Options | Optional attributes for OneHot |
OnesLike <T> | Returns a tensor of ones with the same shape and type as x. |
OptimizeDatasetV2 | Creates a dataset by applying related optimizations to `input_dataset`. |
OptimizeDatasetV2.Options | Optional attributes for OptimizeDatasetV2 |
OptionsDataset | Creates a dataset by attaching tf.data.Options to `input_dataset`. |
OptionsDataset.Options | Optional attributes for OptionsDataset |
OrderedMapClear | Op removes all elements in the underlying container. |
OrderedMapClear.Options | Optional attributes for OrderedMapClear |
OrderedMapIncompleteSize | Op returns the number of incomplete elements in the underlying container. |
OrderedMapIncompleteSize.Options | Optional attributes for OrderedMapIncompleteSize |
OrderedMapPeek | Op peeks at the values at the specified key. |
OrderedMapPeek.Options | Optional attributes for OrderedMapPeek |
OrderedMapSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
OrderedMapSize.Options | Optional attributes for OrderedMapSize |
OrderedMapStage | Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a ordered associative container. |
OrderedMapStage.Options | Optional attributes for OrderedMapStage |
OrderedMapUnstage | Op removes and returns the values associated with the key from the underlying container. |
OrderedMapUnstage.Options | Optional attributes for OrderedMapUnstage |
OrderedMapUnstageNoKey | Op removes and returns the (key, value) element with the smallest key from the underlying container. |
OrderedMapUnstageNoKey.Options | Optional attributes for OrderedMapUnstageNoKey |
OutfeedDequeue <T> | Retrieves a single tensor from the computation outfeed. |
OutfeedDequeue.Options | Optional attributes for OutfeedDequeue |
OutfeedDequeueTuple | Retrieve multiple values from the computation outfeed. |
OutfeedDequeueTuple.Options | Optional attributes for OutfeedDequeueTuple |
OutfeedDequeueTupleV2 | Retrieve multiple values from the computation outfeed. |
OutfeedDequeueV2 <T> | Retrieves a single tensor from the computation outfeed. |
OutfeedEnqueue | Enqueue a Tensor on the computation outfeed. |
OutfeedEnqueueTuple | Enqueue multiple Tensor values on the computation outfeed. |
Pad <T> | Pads a tensor. |
ParallelBatchDataset | |
ParallelBatchDataset.Options | Optional attributes for ParallelBatchDataset |
ParallelConcat <T> | Concatenates a list of `N` tensors along the first dimension. |
ParallelDynamicStitch <T> | Intercala los valores de los tensores `datos` en un solo tensor. |
ParseExampleDatasetV2 | Transforma `input_dataset` que contiene prototipos de `Ejemplo` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas. |
ParseExampleDatasetV2.Options | Optional attributes for ParseExampleDatasetV2 |
ParseExampleV2 | Transforms a vector of tf.Example protos (as strings) into typed tensors. |
ParseSequenceExampleV2 | Transforms a vector of tf.io.SequenceExample protos (as strings) into typed tensors. |
ParseSequenceExampleV2.Options | Optional attributes for ParseSequenceExampleV2 |
Placeholder <T> | Un marcador de posición para un valor que se incluirá en el cálculo. |
Placeholder.Options | Optional attributes for Placeholder |
PlaceholderWithDefault <T> | A placeholder op that passes through `input` when its output is not fed. |
Prelinearize | An op which linearizes one Tensor value to an opaque variant tensor. |
Prelinearize.Options | Optional attributes for Prelinearize |
PrelinearizeTuple | An op which linearizes multiple Tensor values to an opaque variant tensor. |
PrelinearizeTuple.Options | Optional attributes for PrelinearizeTuple |
Prints a string scalar. | |
Print.Options | Optional attributes for Print |
PrivateThreadPoolDataset | Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`. |
Prod <T> | Computes the product of elements across dimensions of a tensor. |
Prod.Options | Optional attributes for Prod |
QuantizeAndDequantizeV4 <T extends Number> | Quantizes then dequantizes a tensor. |
QuantizeAndDequantizeV4.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV4 |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extends Number> | Returns the gradient of `QuantizeAndDequantizeV4`. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV4Grad |
QuantizedConcat <T> | Concatenates quantized tensors along one dimension. |
QuantizedConcatV2 <T> | |
QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DAndRelu |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DAndRequantize |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | Computes QuantizedConv2D per channel. |
QuantizedConv2DPerChannel.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DPerChannel |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBias |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndRelu |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize |
QuantizedDepthwiseConv2D <V> | Computes quantized depthwise Conv2D. |
QuantizedDepthwiseConv2D.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2D |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | Computes quantized depthwise Conv2D with Bias. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBias |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Computes quantized depthwise Conv2D with Bias and Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Computes quantized depthwise Conv2D with Bias, Relu and Requantize. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedMatMulWithBias <W> | Performs a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add. |
QuantizedMatMulWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBias |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu fusion. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRelu |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu and requantize fusion. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize |
QuantizedReshape <T> | Reshapes a quantized tensor as per the Reshape op. |
RaggedBincount <U extends Number> | Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz de enteros. |
RaggedBincount.Options | Optional attributes for RaggedBincount |
RaggedCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a ragged tensor input. |
RaggedCountSparseOutput.Options | Optional attributes for RaggedCountSparseOutput |
RaggedCross <T, U extends Number> | Generates a feature cross from a list of tensors, and returns it as a RaggedTensor. |
RaggedFillEmptyRows <T> | |
RaggedFillEmptyRowsGrad <T> | |
RaggedGather <T extends Number, U> | Gather ragged slices from `params` axis `0` according to `indices`. |
RaggedRange <U extends Number, T extends Number> | Returns a `RaggedTensor` containing the specified sequences of numbers. |
RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T> | Decodes a `variant` Tensor into a `RaggedTensor`. |
RaggedTensorToSparse <U> | Converts a `RaggedTensor` into a `SparseTensor` with the same values. |
RaggedTensorToTensor <U> | Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape. |
RaggedTensorToVariant | Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor. |
RaggedTensorToVariantGradient <U> | Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`. |
RandomDatasetV2 | Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios. |
RandomDatasetV2.Options | Optional attributes for RandomDatasetV2 |
RandomIndexShuffle <T extends Number> | Outputs the position of `value` in a permutation of [0, ..., max_index]. |
RandomIndexShuffle.Options | Optional attributes for RandomIndexShuffle |
Range <T extends Number> | Creates a sequence of numbers. |
Rank | Returns the rank of a tensor. |
ReadVariableOp <T> | Reads the value of a variable. |
ReadVariableXlaSplitND <T> | Splits resource variable input tensor across all dimensions. |
ReadVariableXlaSplitND.Options | Optional attributes for ReadVariableXlaSplitND |
RebatchDataset | Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. |
RebatchDataset.Options | Optional attributes for RebatchDataset |
RebatchDatasetV2 | Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. |
Recv <T> | Receives the named tensor from send_device on recv_device. |
Recv.Options | Optional attributes for Recv |
RecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
ReduceAll | Calcula el "y" lógico de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
ReduceAll.Options | Optional attributes for ReduceAll |
ReduceAny | Calcula el "o lógico" de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
ReduceAny.Options | Optional attributes for ReduceAny |
ReduceMax <T> | Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceMax.Options | Optional attributes for ReduceMax |
ReduceMin <T> | Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceMin.Options | Optional attributes for ReduceMin |
ReduceProd <T> | Computes the product of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceProd.Options | Optional attributes for ReduceProd |
ReduceSum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceSum.Options | Optional attributes for ReduceSum |
RefEnter <T> | Crea o encuentra un marco secundario y hace que los "datos" estén disponibles para el marco secundario. |
RefEnter.Options | Optional attributes for RefEnter |
RefExit <T> | Sale del marco actual a su marco principal. |
RefIdentity <T> | Return the same ref tensor as the input ref tensor. |
RefMerge <T> | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
RefNextIteration <T> | Makes its input available to the next iteration. |
RefSelect <T> | Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`. |
RefSwitch <T> | Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`. |
RegisterDataset | Registers a dataset with the tf.data service. |
RegisterDataset.Options | Optional attributes for RegisterDataset |
RegisterDatasetV2 | Registers a dataset with the tf.data service. |
RegisterDatasetV2.Options | Optional attributes for RegisterDatasetV2 |
Relayout <T> | |
RelayoutGrad <T> | |
RequantizationRangePerChannel | Computes requantization range per channel. |
RequantizePerChannel <U> | Requantizes input with min and max values known per channel. |
Reshape <T> | Reshapes a tensor. |
ResourceAccumulatorApplyGradient | Applies a gradient to a given accumulator. |
ResourceAccumulatorNumAccumulated | Returns the number of gradients aggregated in the given accumulators. |
ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Updates the accumulator with a new value for global_step. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T> | Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator. |
ResourceApplyAdagradV2 | Actualice '*var' de acuerdo con el esquema adagrad. |
ResourceApplyAdagradV2.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdagradV2 |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Update '*var' according to the Adam algorithm. |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdamWithAmsgrad |
ResourceApplyKerasMomentum | Update '*var' according to the momentum scheme. |
ResourceApplyKerasMomentum.Options | Optional attributes for ResourceApplyKerasMomentum |
ResourceConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating gradients. |
ResourceConditionalAccumulator.Options | Optional attributes for ResourceConditionalAccumulator |
ResourceCountUpTo <T extends Number> | Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. |
ResourceGather <U> | Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. |
ResourceGather.Options | Optional attributes for ResourceGather |
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. |
ResourceScatterNdAdd.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdAdd |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMax.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdMax |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdMin.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdMin |
ResourceScatterNdSub | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdSub.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdSub |
ResourceScatterNdUpdate | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ResourceScatterNdUpdate.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdUpdate |
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. |
ResourceSparseApplyAdagradV2.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagradV2 |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyKerasMomentum |
ResourceStridedSliceAssign | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
ResourceStridedSliceAssign.Options | Optional attributes for ResourceStridedSliceAssign |
RetrieveAllTPUEmbeddingParameters | An op that retrieves optimization parameters from embedding to host memory. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Retrieve Adagrad Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Retrieve Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | Retrieve ADAM embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Retrieve centered RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Retrieve frequency estimator embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | Retrieve FTRL embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | Retrieve Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Retrieve RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
Reverse <T> | Reverses specific dimensions of a tensor. |
ReverseSequence <T> | Reverses variable length slices. |
ReverseSequence.Options | Optional attributes for ReverseSequence |
RewriteDataset | |
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> | |
RiscConv.Options | Optional attributes for RiscConv |
RiscCos <T extends Number> | |
RiscDiv <T extends Number> | |
RiscDot <T extends Number> | |
RiscDot.Options | Optional attributes for RiscDot |
RiscExp <T extends Number> | |
RiscFft <T> | |
RiscFloor <T extends Number> | |
RiscGather <T> | |
RiscGather.Options | Optional attributes for RiscGather |
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> | |
RiscPool.Options | Optional attributes for RiscPool |
RiscPow <T extends Number> | |
RiscRandomUniform | |
RiscRandomUniform.Options | Optional attributes for 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> | |
RiscSqueeze.Options | Optional attributes for RiscSqueeze |
RiscSub <T extends Number> | |
RiscTranspose <T> | |
RiscTriangularSolve <T extends Number> | |
RiscTriangularSolve.Options | Optional attributes for RiscTriangularSolve |
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 | |
ScaleAndTranslate.Options | Optional attributes for ScaleAndTranslate |
ScaleAndTranslateGrad <T extends Number> | |
ScaleAndTranslateGrad.Options | Optional attributes for ScaleAndTranslateGrad |
ScatterAdd <T> | Adds sparse updates to a variable reference. |
ScatterAdd.Options | Optional attributes for ScatterAdd |
ScatterDiv <T> | Divides a variable reference by sparse updates. |
ScatterDiv.Options | Optional attributes for ScatterDiv |
ScatterMax <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. |
ScatterMax.Options | Optional attributes for ScatterMax |
ScatterMin <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. |
ScatterMin.Options | Optional attributes for ScatterMin |
ScatterMul <T> | Multiplies sparse updates into a variable reference. |
ScatterMul.Options | Optional attributes for ScatterMul |
ScatterNd <U> | Scatters `updates` into a tensor of shape `shape` according to `indices`. |
ScatterNdAdd <T> | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdAdd.Options | Optional attributes for ScatterNdAdd |
ScatterNdMax <T> | Computes element-wise maximum. |
ScatterNdMax.Options | Optional attributes for ScatterNdMax |
ScatterNdMin <T> | Computes element-wise minimum. |
ScatterNdMin.Options | Optional attributes for ScatterNdMin |
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. |
ScatterNdSub.Options | Optional attributes for ScatterNdSub |
ScatterNdUpdate <T> | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ScatterNdUpdate.Options | Optional attributes for ScatterNdUpdate |
ScatterSub <T> | Subtracts sparse updates to a variable reference. |
ScatterSub.Options | Optional attributes for ScatterSub |
ScatterUpdate <T> | Applies sparse updates to a variable reference. |
ScatterUpdate.Options | Optional attributes for ScatterUpdate |
SegmentMaxV2 <T extends Number> | Computes the maximum along segments of a tensor. |
SegmentMinV2 <T extends Number> | Computes the minimum along segments of a tensor. |
SegmentProdV2 <T> | Computes the product along segments of a tensor. |
SegmentSumV2 <T> | Computes the sum along segments of a tensor. |
SelectV2 <T> | |
Send | Sends the named tensor from send_device to recv_device. |
Send.Options | Optional attributes for Send |
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`. |
SetSize.Options | Optional attributes for SetSize |
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. |
ShardDataset.Options | Optional attributes for ShardDataset |
ShuffleAndRepeatDatasetV2 | |
ShuffleAndRepeatDatasetV2.Options | Optional attributes for ShuffleAndRepeatDatasetV2 |
ShuffleDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV2.Options | Optional attributes for ShuffleDatasetV2 |
ShuffleDatasetV3 | |
ShuffleDatasetV3.Options | Optional attributes for ShuffleDatasetV3 |
ShutdownDistributedTPU | Shuts down a running distributed TPU system. |
ShutdownTPUSystem | An op that shuts down the TPU system. |
Size <U extends Number> | Returns the size of a tensor. |
Skipgram | Parses a text file and creates a batch of examples. |
Skipgram.Options | Optional attributes for Skipgram |
SleepDataset | |
Slice <T> | Return a slice from 'input'. |
SlidingWindowDataset | Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`. |
SlidingWindowDataset.Options | Optional attributes for SlidingWindowDataset |
Snapshot <T> | Returns a copy of the input tensor. |
SnapshotDataset | Creates a dataset that will write to / read from a snapshot. |
SnapshotDataset.Options | Optional attributes for SnapshotDataset |
SnapshotDatasetReader | |
SnapshotDatasetReader.Options | Optional attributes for 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. |
SparseApplyAdagradV2.Options | Optional attributes for SparseApplyAdagradV2 |
SparseBincount <U extends Number> | Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz de enteros. |
SparseBincount.Options | Optional attributes for SparseBincount |
SparseCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. |
SparseCountSparseOutput.Options | Optional attributes for SparseCountSparseOutput |
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. |
SparseMatrixMatMul.Options | Optional attributes for SparseMatrixMatMul |
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`. |
SparseMatrixSparseMatMul.Options | Optional attributes for SparseMatrixSparseMatMul |
SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixTranspose.Options | Optional attributes for SparseMatrixTranspose |
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. |
SplitDedupData <T extends Number, U extends Number> | An op splits input deduplication data XLA tuple into integer and floating point tensors. |
SplitDedupData.Options | Optional attributes for SplitDedupData |
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. |
Squeeze.Options | Optional attributes for Squeeze |
Stack <T> | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
Stack.Options | Optional attributes for Stack |
Stage | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
Stage.Options | Optional attributes for Stage |
StageClear | Op removes all elements in the underlying container. |
StageClear.Options | Optional attributes for StageClear |
StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
StagePeek.Options | Optional attributes for StagePeek |
StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
StageSize.Options | Optional attributes for StageSize |
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. |
StatelessRandomGammaV3 <U 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. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | Optional attributes for StatelessSampleDistortedBoundingBox |
StatelessShuffle <T> | Randomly and deterministically shuffles a tensor along its first dimension. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
StatsAggregatorHandleV2 | |
StatsAggregatorHandleV2.Options | Optional attributes for 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`. |
StridedSlice.Options | Optional attributes for StridedSlice |
StridedSliceAssign <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
StridedSliceAssign.Options | Optional attributes for StridedSliceAssign |
StridedSliceGrad <U> | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
StridedSliceGrad.Options | Optional attributes for StridedSliceGrad |
StringLower | Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. |
StringLower.Options | Optional attributes for StringLower |
StringNGrams <T extends Number> | Creates ngrams from ragged string data. |
StringUpper | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
StringUpper.Options | Optional attributes for StringUpper |
Sum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
Sum.Options | Optional attributes for Sum |
SwitchCond <T> | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
SyncDevice | Synchronizes the device this op is run on. |
TemporaryVariable <T> | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
TemporaryVariable.Options | Optional attributes for TemporaryVariable |
TensorArray | An array of Tensors of given size. |
TensorArray.Options | Optional attributes for TensorArray |
TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
TensorArrayConcat <T> | Concat the elements from the TensorArray into value `value`. |
TensorArrayConcat.Options | Optional attributes for TensorArrayConcat |
TensorArrayGather <T> | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayGather.Options | Optional attributes for TensorArrayGather |
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> | |
TensorArrayPack.Options | Optional attributes for TensorArrayPack |
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. |
TensorListConcat.Options | Optional attributes for TensorListConcat |
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 | |
TensorListSetItem.Options | Optional attributes for TensorListSetItem |
TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
TensorListStack <T> | Stacks all tensors in the list. |
TensorListStack.Options | Optional attributes for TensorListStack |
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> | Apply a sparse update to a tensor taking the element-wise maximum. |
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`. |
TensorStridedSliceUpdate.Options | Optional attributes for TensorStridedSliceUpdate |
ThreadPoolDataset | Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`. |
ThreadPoolHandle | Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`. |
ThreadPoolHandle.Options | Optional attributes for ThreadPoolHandle |
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. |
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. |
TpuHandleToProtoKey | Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format. |
TPUOrdinalSelector | A TPU core selector Op. |
TPUPartitionedInput <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
TPUPartitionedInput.Options | Optional attributes for TPUPartitionedInput |
TPUPartitionedInputV2 <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
TPUPartitionedInputV2.Options | Optional attributes for TPUPartitionedInputV2 |
TPUPartitionedOutput <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUPartitionedOutput.Options | Optional attributes for TPUPartitionedOutput |
TPUPartitionedOutputV2 <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUReplicatedInput <T> | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicatedInput.Options | Optional attributes for TPUReplicatedInput |
TPUReplicatedOutput <T> | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
TPUReplicateMetadata.Options | Optional attributes for TPUReplicateMetadata |
TPUReshardVariables | Op that reshards on-device TPU variables to specified state. |
TPURoundRobin | Round-robin load balancing on TPU cores. |
TridiagonalMatMul <T> | Calculate product with tridiagonal matrix. |
TridiagonalSolve <T> | Solves tridiagonal systems of equations. |
TridiagonalSolve.Options | Optional attributes for TridiagonalSolve |
Unbatch <T> | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
Unbatch.Options | Optional attributes for Unbatch |
UnbatchGrad <T> | Gradient of Unbatch. |
UnbatchGrad.Options | Optional attributes for UnbatchGrad |
UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
UnicodeDecode <T extends Number> | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
UnicodeDecode.Options | Optional attributes for UnicodeDecode |
UnicodeEncode | Encode a tensor of ints into unicode strings. |
UnicodeEncode.Options | Optional attributes for UnicodeEncode |
UniformDequantize <U extends Number> | Perform dequantization on the quantized Tensor `input`. |
UniformDequantize.Options | Optional attributes for UniformDequantize |
UniformQuantize <U> | Perform quantization on Tensor `input`. |
UniformQuantize.Options | Optional attributes for UniformQuantize |
UniformQuantizedAdd <T> | Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
UniformQuantizedAdd.Options | Optional attributes for UniformQuantizedAdd |
UniformQuantizedClipByValue <T> | Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`. |
UniformQuantizedClipByValue.Options | Optional attributes for UniformQuantizedClipByValue |
UniformQuantizedConvolution <U> | Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedConvolution.Options | Optional attributes for UniformQuantizedConvolution |
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | Optional attributes for UniformQuantizedConvolutionHybrid |
UniformQuantizedDot <U> | Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
UniformQuantizedDot.Options | Optional attributes for UniformQuantizedDot |
UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedDotHybrid.Options | Optional attributes for UniformQuantizedDotHybrid |
UniformRequantize <U> | Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters. |
UniformRequantize.Options | Optional attributes for UniformRequantize |
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`. |
UniqueDataset.Options | Optional attributes for UniqueDataset |
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 | |
UnsortedSegmentJoin.Options | Optional attributes for UnsortedSegmentJoin |
Unstack <T> | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
Unstack.Options | Optional attributes for Unstack |
Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
Unstage.Options | Optional attributes for Unstage |
UnwrapDatasetVariant | |
UpperBound <U extends Number> | Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
VarHandleOp.Options | Optional attributes for VarHandleOp |
Variable <T> | Holds state in the form of a tensor that persists across steps. |
Variable.Options | Optional attributes for Variable |
VariableShape <T extends Number> | Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. |
VarIsInitializedOp | Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. |
Where | Returns locations of nonzero / true values in a tensor. |
Where3 <T> | Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`. |
WindowOp | |
WorkerHeartbeat | Worker heartbeat op. |
WrapDatasetVariant | |
WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
XlaConcatND <T> | Concatena el tensor de entrada en todas las dimensiones. |
XlaConcatND.Options | Optional attributes for XlaConcatND |
XlaRecvFromHost <T> | An op to receive a tensor from the host. |
XlaRecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData | Receives deduplication data (indices and weights) from the embedding core. |
XlaSendToHost | An op to send a tensor to the host. |
XlaSendTPUEmbeddingGradients | An op that performs gradient updates of embedding tables. |
XlaSplitND <T> | Splits input tensor across all dimensions. |
XlaSplitND.Options | Optional attributes for XlaSplitND |
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. |
Classes
Abortar | Genera una excepción para abortar el proceso cuando se llama. |
Abortar.Opciones | Atributos opcionales para Abort |
Todo | Calcula el "y" lógico de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
Todas.Opciones | Atributos opcionales para All |
De todos a todos <T> | Una opción para intercambiar datos entre réplicas de TPU. |
AnónimoHashTable | Crea una tabla hash anónima no inicializada. |
AnónimoIteratorV2 | Un contenedor para un recurso de iterador. |
AnónimoIteratorV3 | Un contenedor para un recurso de iterador. |
AnónimoMemoryCache | |
AnónimoMultiDeviceIterator | Un contenedor para un recurso de iterador de varios dispositivos. |
AnónimoMultiDeviceIteratorV3 | Un contenedor para un recurso de iterador de varios dispositivos. |
AnónimoMutableDenseHashTable | Crea una tabla hash mutable anónima vacía que usa tensores como almacén de respaldo. |
AnónimoMutableDenseHashTable.Opciones | Atributos opcionales para AnonymousMutableDenseHashTable |
AnónimoMutableHashTable | Crea una tabla hash mutable anónima vacía. |
AnónimoMutableHashTableOfTensors | Crea una tabla hash mutable anónima vacía de valores vectoriales. |
AnónimoMutableHashTableOfTensors.Opciones | Atributos opcionales para AnonymousMutableHashTableOfTensors |
AnónimoRandomSeedGenerator | |
AnónimoSeedGenerator | |
Cualquier | Calcula el "o lógico" de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
Cualquier.Opciones | Atributos opcionales para Any |
AplicarAdagradV2 <T> | Actualice '*var' de acuerdo con el esquema adagrad. |
AplicarAdagradV2.Opciones | Atributos opcionales para ApplyAdagradV2 |
ApproxTopK <T extiende Número> | Devuelve los valores min/max k y sus índices del operando de entrada de forma aproximada. |
ApproxTopK.Opciones | Atributos opcionales para ApproxTopK |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | Una transformación que afirma qué transformaciones suceden a continuación. |
AssertPrevDataset | Una transformación que afirma qué transformaciones ocurrieron previamente. |
afirmar que | Afirma que la condición dada es verdadera. |
AssertThat.Options | Atributos opcionales para AssertThat |
Asignar <T> | Actualice 'ref' asignándole 'valor'. |
Asignar.Opciones | Atributos opcionales para Assign |
Asignar Agregar <T> | Actualice 'ref' agregándole 'value'. |
AsignarAñadir.Opciones | Atributos opcionales para AssignAdd |
AsignarAñadirVariableOp | Agrega un valor al valor actual de una variable. |
Asignar Sub <T> | Actualice 'ref' restando 'value' de él. |
AsignarSub.Opciones | Atributos opcionales para AssignSub |
AsignarOpSubVariable | Resta un valor del valor actual de una variable. |
AsignarOpVariable | Asigna un nuevo valor a una variable. |
AsignarOp.Variable.Opciones | Atributos opcionales para AssignVariableOp |
AsignarVariableXlaConcatND | Concatena el tensor de entrada en todas las dimensiones. |
AsignarVariableXlaConcatND.Opciones | Atributos opcionales para AssignVariableXlaConcatND |
AutoShardDatasetAutoShardDataset | Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada. |
AutoShardDataset.Opciones | Atributos opcionales para AutoShardDataset |
BandedTriangularResolver <T> | |
BandedTriangularSolve.Opciones | Atributos opcionales para BandedTriangularSolve |
Barrera | Define una barrera que persiste en diferentes ejecuciones de gráficos. |
Barrera.Opciones | Atributos opcionales para Barrier |
BarreraCerrar | Cierra la barrera dada. |
BarrierClose.Opciones | Atributos opcionales para BarrierClose |
BarreraIncompletaTamaño | Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada. |
BarreraInsertarMuchos | Para cada tecla, asigna el valor respectivo al componente especificado. |
BarreraListoTamaño | Calcula el número de elementos completos en la barrera dada. |
BarreraTomarMuchos | Toma el número dado de elementos completos de una barrera. |
BarrierTakeMany.Opciones | Atributos opcionales para BarrierTakeMany |
Lote | Distribuye por lotes todos los tensores de entrada de forma no determinista. |
Opciones.de.lote | Atributos opcionales para Batch |
BatchMatMulV2 <T> | Multiplica rebanadas de dos tensores en lotes. |
BatchMatMulV2.Opciones | Atributos opcionales para BatchMatMulV2 |
BatchMatMulV3 <V> | Multiplica rebanadas de dos tensores en lotes. |
BatchMatMulV3.Opciones | Atributos opcionales para BatchMatMulV3 |
LoteAEspacio <T> | BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T. |
LoteAEspacioNd <T> | BatchToSpace para tensores ND de tipo T. |
BesselI0 <T extiende Número> | |
BesselI1 <T extiende Número> | |
BesselJ0 <T extiende Número> | |
BesselJ1 <T extiende Número> | |
BesselK0 <T extiende Número> | |
BesselK0e <T extiende Número> | |
BesselK1 <T extiende Número> | |
BesselK1e <T extiende Número> | |
BesselY0 <T extiende Número> | |
BesselY1 <T extiende Número> | |
Transmisión de bits <U> | Bitcasts un tensor de un tipo a otro sin copiar datos. |
BlockLSTM <T extiende Número> | Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo. |
BlockLSTM.Opciones | Atributos opcionales para BlockLSTM |
BlockLSTMGrad <T extiende Número> | Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo. |
BlockLSTMGradV2 <T extiende Número> | Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo. |
BlockLSTMV2 <T extiende Número> | Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo. |
BlockLSTMV2.Opciones | Atributos opcionales para BlockLSTMV2 |
BoostedTreesAgregateStats | Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. |
BoostedTreesBucketize | Organice en cubos cada función en función de los límites de los cubos. |
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividir | Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información de división posible para la función. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options | Atributos opcionales para BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit |
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividirV2 | Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información dividida posible para cada nodo. |
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorGananciasPorCaracterística | Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información de división posible para la función. |
BoostedTreesCenterBias | Calcula el previo a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con el previo de los logits. |
BoostedTreesCreateEnsemble | Crea un modelo de conjunto de árboles y le devuelve un identificador. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Cree el recurso para flujos cuantiles. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Opciones | Atributos opcionales para BoostedTreesCreateQuantileStreamResource |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | Deserializa una configuración de conjunto de árbol serializado y reemplaza el árbol actual conjunto. |
ImpulsadoÁrbolesConjuntoRecursoHandleOp | Crea un identificador para un BoostedTreesEnsembleResource |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options | Atributos opcionales para BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | Salidas de interpretabilidad de depuración/modelo para cada ejemplo. |
BoostedTreesFlushQuantilResúmenes | Vacíe los resúmenes de cuantiles de cada recurso de flujo de cuantiles. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | Recupera el token de sello de recursos del conjunto de árboles, el número de árboles y las estadísticas de crecimiento. |
BoostedTreesMakeQuantileResúmenes | Hace el resumen de cuantiles para el lote. |
BoostedTreesMakeStatsResumen | Hace el resumen de las estadísticas acumuladas para el lote. |
BoostedTreesPredict | Ejecuta múltiples predictores de conjunto de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula los logits. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Agregue los resúmenes de cuantiles a cada recurso de flujo de cuantiles. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Deserialice los límites del depósito y el indicador listo en el QuantileAccumulator actual. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Vacíe los resúmenes de un recurso de secuencia de cuantiles. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Opciones | Atributos opcionales para BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Genere los límites de la cubeta para cada función en función de los resúmenes acumulados. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Crea un identificador para BoostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options | Atributos opcionales para BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp |
BoostedTreesSerializeEnsemble | Serializa el conjunto de árboles en un proto. |
BoostedTreesSparseAgregateStats | Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. |
ImpulsadoÁrbolesEscasoCalcularMejorCaracterísticaDividir | Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información de división posible para la función. |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options | Atributos opcionales para BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit |
ImpulsadoÁrbolesEntrenamientoPredecir | Ejecuta múltiples predictores de conjunto de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula la actualización de los registros almacenados en caché. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o comenzando un nuevo árbol. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o comenzando un nuevo árbol. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Opciones | Atributos opcionales para BoostedTreesUpdateEnsembleV2 |
BroadcastDynamicShape <T extiende Número> | Devuelve la forma de s0 op s1 con transmisión. |
BroadcastGradientArgs <T extiende Número> | Devuelva los índices de reducción para calcular gradientes de s0 op s1 con transmisión. |
Difundir a <T> | Transmita una matriz para una forma compatible. |
Cubitear | Divide en cubos la 'entrada' en función de los 'límites'. |
CacheDatasetV2 | |
CacheDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para CacheDatasetV2 |
CheckNumericsV2 <T extiende Número> | Comprueba un tensor para los valores de NaN, -Inf y +Inf. |
Elija el conjunto de datos más rápido | |
ClipPorValor <T> | Recorta los valores de tensor a un mínimo y máximo especificado. |
IntercalarTPUEmbeddingMemory | Una operación que fusiona los prototipos de configuración de memoria codificada en cadena de todos los hosts. |
CollectiveAllToAllV2 <T extiende Número> | Intercambia mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos. |
CollectiveAllToAllV2.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveAllToAllV2 |
CollectiveAllToAllV3 <T extiende Número> | Intercambia mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos. |
CollectiveAllToAllV3.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveAllToAllV3 |
CollectiveAssignGroupV2 | Asigne teclas de grupo según la asignación de grupo. |
CollectiveBcastRecvV2 <U> | Recibe una transmisión de valor de tensor desde otro dispositivo. |
CollectiveBcastRecvV2.Options | Atributos opcionales para CollectiveBcastRecvV2 |
CollectiveBcastSendV2 <T> | Transmite un valor de tensor a uno o más dispositivos. |
CollectiveBcastSendV2.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveBcastSendV2 |
CollectiveGather <T extiende Número> | Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
CollectiveGather.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveGather |
CollectiveGatherV2 <T extiende Número> | Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
CollectiveGatherV2.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveGatherV2 |
CollectiveInitializeCommunicator | Inicializa un grupo para operaciones colectivas. |
CollectiveInitializeCommunicator.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveInitializeCommunicator |
Permutación colectiva <T> | Op para permutar tensores en instancias de TPU replicadas. |
CollectiveReduceScatterV2 <T extiende Número> | Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos y dispersa el resultado. |
CollectiveReduceScatterV2.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveReduceScatterV2 |
CollectiveReduceV2 <T extiende Número> | Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos. |
CollectiveReduceV2.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveReduceV2 |
CollectiveReduceV3 <T extiende Número> | Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos. |
CollectiveReduceV3.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveReduceV3 |
Supresión no máx. combinada | Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, Esta operación realiza non_max_suppression en las entradas por lote, en todas las clases. |
CombinedNonMaxSuppression.Options | Atributos opcionales para CombinedNonMaxSuppression |
CompuestoTensorVariantFromComponents | Codifica un valor `ExtensionType` en un tensor escalar `variant`. |
CompositeTensorVariantToComponents | Decodifica un tensor escalar `variant` en un valor `ExtensionType`. |
CompressElement | Comprime un elemento del conjunto de datos. |
Calcular tamaño de lote | Calcula el tamaño de lote estático de un conjunto de datos sin lotes parciales. |
ComputeDedupDataTupleMask | Una operación calcula la máscara de tupla de los datos de deduplicación del núcleo integrado. |
Concatenar <T> | Concatena tensores a lo largo de una dimensión. |
ConfigureAndInitializeGlobalTPU | Una operación que configura las estructuras centralizadas para un sistema de TPU distribuido. |
ConfigureAndInitializeGlobalTPU.Options | Atributos opcionales para ConfigureAndInitializeGlobalTPU |
ConfigureDistributedTPU | Configura las estructuras centralizadas para un sistema de TPU distribuido. |
ConfigureDistributedTPU.Opciones | Atributos opcionales para ConfigureDistributedTPU |
ConfigurarTPUEincrustación | Configura TPUEmbedding en un sistema de TPU distribuido. |
ConfigureTPUEmbeddingHost | Una operación que configura el software TPUEmbedding en un host. |
ConfigurarTPUEmbeddingMemory | Una operación que configura el software TPUEmbedding en un host. |
ConnectTPUEembeddingHosts | Una operación que configura la comunicación entre las instancias de software host de TPUEmbedding después de llamar a ConfigureTPUEmbeddingHost en cada host. |
<T> constante | Un operador que produce un valor constante. |
ConsumirMutexLock | Esta operación consume un bloqueo creado por `MutexLock`. |
Disparador de control | No hace nada. |
Conv2DBackpropFilterV2 <T extiende Número> | Calcula los gradientes de convolución con respecto al filtro. |
Conv2DBackpropFilterV2.Opciones | Atributos opcionales para Conv2DBackpropFilterV2 |
Conv2DBackpropInputV2 <T extiende Número> | Calcula los gradientes de convolución con respecto a la entrada. |
Conv2DBackpropInputV2.Opciones | Atributos opcionales para Conv2DBackpropInputV2 |
Copiar <T> | Copie un tensor de CPU a CPU o de GPU a GPU. |
Copiar.Opciones | Atributos opcionales para Copy |
Copiar host <T> | Copia un tensor a host. |
CopyHost.Opciones | Atributos opcionales para CopyHost |
Copiar a malla <T> | |
Copiar a gradiente de malla <T> | |
CopyToMeshGrad.Opciones | Atributos opcionales para CopyToMeshGrad |
CountUpTo <T extiende Número> | Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'. |
CrossReplicaSum <T extiende Número> | Op para sumar entradas en instancias de TPU replicadas. |
CSRSparseMatrixComponents <T> | Lee los componentes de CSR en el `índice` del lote. |
CSRSparseMatrixToDense <T> | Convierta un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes) en denso. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Convierte un CSRSparesMatrix (posiblemente por lotes) en un SparseTensor. |
CSVConjunto de datos | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | Calcula la pérdida de CTC (probabilidad de registro) para cada entrada de lote. |
CTCLossV2.Opciones | Atributos opcionales para CTCLossV2 |
CudnnRNNBackpropV3 <T extiende Número> | Paso de apoyo trasero de CudnnRNNV3. |
CudnnRNNBackpropV3.Opciones | Atributos opcionales para CudnnRNNBackpropV3 |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extiende Número> | Convierte parámetros CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Opciones | Atributos opcionales para CudnnRNNCanonicalToParamsV2 |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T extiende Número> | Recupera parámetros de CudnnRNN en forma canónica. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Opciones | Atributos opcionales para CudnnRNNParamsToCanonicalV2 |
CudnnRNNV3 <T extiende Número> | Un RNN respaldado por cuDNN. |
CudnnRNNV3.Opciones | Atributos opcionales para CudnnRNNV3 |
CumulativeLogsumexp <T extiende Número> | Calcule el producto acumulativo del tensor `x` a lo largo del `eje`. |
CumulativeLogsumexp.Opciones | Atributos opcionales para CumulativeLogsumexp |
DataServiceDataset | Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data. |
DataServiceDataset.Opciones | Atributos opcionales para DataServiceDataset |
DataServiceDatasetV2 | Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data. |
DataServiceDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para DataServiceDatasetV2 |
Conjunto de datosCardinalidad | Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`. |
Conjunto de datosCardinalidad.Opciones | Atributos opcionales para DatasetCardinality |
DatasetFromGraph | Crea un conjunto de datos a partir del `graph_def` dado. |
DatasetToGraphV2 | Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`. |
DatasetToGraphV2.Opciones | Atributos opcionales para DatasetToGraphV2 |
Dawsn <T extiende Número> | |
DebugGradientIdentity <T> | Operación de identidad para la depuración de gradientes. |
DebugGradientRefIdentity <T> | Operación de identidad para la depuración de gradientes. |
Identidad de depuración <T> | Proporciona una asignación de identidad del tensor de entrada de tipo no Ref para la depuración. |
DebugIdentity.Opciones | Atributos opcionales para DebugIdentity |
DepurarIdentidadV2 <T> | Op. de depuración de identidad V2. |
DebugIdentityV2.Opciones | Atributos opcionales para DebugIdentityV2 |
DebugNanCount | Contador de valor NaN de depuración Op. |
DebugNanCount.Opciones | Atributos opcionales para DebugNanCount |
DebugNumericSummary | Resumen numérico de depuración Op. |
DebugNumericSummary.Opciones | Atributos opcionales para DebugNumericSummary |
DebugNumericSummaryV2 <U extiende Número> | Resumen numérico de depuración V2 Op. |
DebugNumericSummaryV2.Opciones | Atributos opcionales para DebugNumericSummaryV2 |
DecodeImage <T extiende Número> | Función para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg y decode_png. |
DecodeImage.Opciones | Atributos opcionales para DecodeImage |
DecodePaddedRaw <T extiende Número> | Reinterpreta los bytes de una cadena como un vector de números. |
DecodePaddedRaw.Opciones | Atributos opcionales para DecodePaddedRaw |
DecodeProto | El op extrae campos de un mensaje de búfer de protocolo serializado en tensores. |
DecodeProto.Opciones | Atributos opcionales para DecodeProto |
Copia profunda <T> | Hace una copia de `x`. |
Eliminar iterador | Un contenedor para un recurso de iterador. |
EliminarMemoryCache | |
DeleteMultiDeviceIterator | Un contenedor para un recurso de iterador. |
DeleteRandomSeedGenerator | |
DeleteSeedGenerator | |
DeleteSessionTensor | Elimina el tensor especificado por su identificador en la sesión. |
DenseBincount <U extiende Número> | Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz de enteros. |
DenseBincount.Opciones | Atributos opcionales para DenseBincount |
DenseCountSparseOutput <Número de extensión U> | Realiza el conteo de contenedores de salida dispersa para una entrada tf.tensor. |
DenseCountSparseOutput.Opciones | Atributos opcionales para DenseCountSparseOutput |
DenseToCSRSparseMatrix | Convierte un tensor denso en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes). |
DestruirRecursoOp | Elimina el recurso especificado por el identificador. |
DestruirRecursoOp.Opciones | Atributos opcionales para DestroyResourceOp |
Destruir Variable Temporal <T> | Destruye la variable temporal y devuelve su valor final. |
Índice de dispositivo | Devuelve el índice del dispositivo que ejecuta la operación. |
DirectedInterleaveDataset | Un sustituto de `InterleaveDataset` en una lista fija de conjuntos de datos `N`. |
DirectedInterleaveDataset.Opciones | Atributos opcionales para DirectedInterleaveDataset |
DeshabilitarCopiarEnLectura | Desactiva el modo de copia en lectura. |
DistribuidoGuardar | |
DistributedSave.Options | Atributos opcionales para DistributedSave |
DrawBoundingBoxesV2 <T extiende Número> | Dibuje cuadros delimitadores en un lote de imágenes. |
DTensorRestoreV2 | |
DTensorSetGlobalTPUArray | Una operación que informa a un host de los ID globales de todas las TPU del sistema. |
DummyIterationCounter | |
DummyMemoryCache | |
DummySeedGenerator | |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | Atributos opcionales para DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch |
Partición dinámica <T> | Divide `data` en tensores `num_partitions` utilizando índices de `partitions`. |
Puntada Dinámica <T> | Intercala los valores de los tensores `datos` en un solo tensor. |
Editar distancia | Calcula la distancia de edición de Levenshtein (posiblemente normalizada). |
Opciones.de.edición.de.distancia | Atributos opcionales para EditDistance |
Eig <U> | Calcula la descomposición propia de una o más matrices cuadradas. |
Eig.Opciones | Atributos opcionales para Eig |
Einsum <T> | Contracción tensorial según la convención de suma de Einstein. |
Vacío <T> | Crea un tensor con la forma dada. |
Opciones vacías | Atributos opcionales para Empty |
EmptyTensorList | Crea y devuelve una lista de tensores vacía. |
VacíoTensorMapa | Crea y devuelve un mapa de tensor vacío. |
EncodeProto | La operación serializa los mensajes protobuf proporcionados en los tensores de entrada. |
EncodeProto.Opciones | Atributos opcionales para EncodeProto |
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch |
Poner en colaTPUEmbeddingBatch | Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada para TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingBatch |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada para TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup(). |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | Una operación que pone en cola los índices de entrada de TPUEmbedding de un SparseTensor. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch |
Asegurar forma <T> | Garantiza que la forma del tensor coincida con la forma esperada. |
Introduzca <T> | Crea o encuentra un marco secundario y hace que los "datos" estén disponibles para el marco secundario. |
Entrar.Opciones | Atributos opcionales para Enter |
Erfinv <T extiende Número> | |
Norma euclidiana <T> | Calcula la norma euclidiana de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
EuclideanNorm.Opciones | Atributos opcionales para EuclideanNorm |
EjecutarTPUEmbeddingPartitioner | Una operación que ejecuta el particionador TPUEmbedding en la configuración central dispositivo y calcula el tamaño HBM (en bytes) necesario para la operación TPUEmbedding. |
Salir <T> | Sale del marco actual a su marco principal. |
ExpandirDims <T> | Inserta una dimensión de 1 en la forma de un tensor. |
ExperimentalAutoShardDatasetExperimentalAutoShardDataset | Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada. |
ExperimentalAutoShardDataset.Opciones | Atributos opcionales para ExperimentalAutoShardDataset |
ExperimentalBytesProducedStatsDataset | Registra el tamaño en bytes de cada elemento de `input_dataset` en un StatsAggregator. |
ExperimentalChooseFastestDataset | |
ExperimentalDatasetCardinalidad | Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`. |
ExperimentalDatasetToTFRecord | Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord. |
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset | Crea un conjunto de datos que agrupa elementos de entrada en un SparseTensor. |
ExperimentalLatencyStatsDataset | Registra la latencia de producir elementos `input_dataset` en un StatsAggregator. |
ExperimentalMatchingFilesDatasetExperimentalMatchingFilesDataset | |
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo. |
ExperimentalParseExampleDatasetExperimentalParseExampleDataset | Transforma `input_dataset` que contiene prototipos de `Ejemplo` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas. |
ExperimentalParseExampleDataset.Opciones | Atributos opcionales para ExperimentalParseExampleDataset |
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset | Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`. |
ExperimentalRandomDataset | Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios. |
ExperimentalRebatchDataset | Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. |
ExperimentalRebatchDataset.Opciones | Atributos opcionales para ExperimentalRebatchDataset |
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
Conjunto de datos de ventana deslizante experimental | Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`. |
ExperimentalSqlDatasetExperimentalSqlDatasetExperimentalSqlDataset | Crea un conjunto de datos que ejecuta una consulta SQL y emite filas del conjunto de resultados. |
ExperimentalStatsAggregatorHandle | Crea un recurso de administrador de estadísticas. |
ExperimentalStatsAggregatorHandle.Opciones | Atributos opcionales para ExperimentalStatsAggregatorHandle |
ExperimentalStatsAgregatorSummary | Produce un resumen de las estadísticas registradas por el administrador de estadísticas dado. |
ExperimentalUnbatchDatasetExperimentalUnbatchDataset | Un conjunto de datos que divide los elementos de su entrada en varios elementos. |
Expint <T extiende Número> | |
ExtraerGlimpseV2 | Extrae un vistazo del tensor de entrada. |
ExtractGlimpseV2.Opciones | Atributos opcionales para ExtractGlimpseV2 |
ExtractVolumePatches <T extiende Número> | Extraiga `parches` de `entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `"profundidad"`. |
FileSystemSetConfigurationFileSystemSetConfiguration | Establecer la configuración del sistema de archivos. |
Rellenar <U> | Crea un tensor relleno con un valor escalar. |
FinalizeDataset | Crea un conjunto de datos aplicando tf.data.Options a `input_dataset`. |
FinalizeDataset.Opciones | Atributos opcionales para FinalizeDataset |
FinalizarTPUEmbedding | Una operación que finaliza la configuración de TPUEmbedding. |
Huella dactilar | Genera valores de huellas dactilares. |
FresnelCos <T extiende Número> | |
FresnelSin <T extiende Número> | |
FusedBatchNormGradV3 <T extiende Número, U extiende Número> | Gradiente para la normalización de lotes. |
FusedBatchNormGradV3.Opciones | Atributos opcionales para FusedBatchNormGradV3 |
FusedBatchNormV3 <T extiende el número, U extiende el número> | Normalización de lotes. |
FusedBatchNormV3.Opciones | Atributos opcionales para FusedBatchNormV3 |
Reunir <T> | Reúna cortes del eje `params` `eje` de acuerdo con `índices`. |
Reunir.Opciones | Atributos opcionales para Gather |
Reunir y <T> | Reúne segmentos de `params` en un tensor con la forma especificada por `indices`. |
GenerarBoundingBoxProposals | Esta operación produce Regiones de interés a partir de cuadros delimitadores dados (bbox_deltas) codificados WRT anclas de acuerdo con eq.2 en arXiv: 1506.01497 El operador selecciona los cuadros de puntuación superiores `pre_nms_topn`, los decodifica con respecto a los anclajes, aplica una supresión no máxima en los cuadros superpuestos con un valor de intersección sobre unión (iou) superior a `nms_threshold` y descarta los cuadros donde el lado más corto es menor que ` min_size`. |
GenerarBoundingBoxProposals.Options | Atributos opcionales para GenerateBoundingBoxProposals |
ObtenerElementoEnIndice | Obtiene el elemento en el índice especificado en un conjunto de datos. |
ObtenerOpciones | Devuelve las tf.data.Options adjuntas a `input_dataset`. |
ObtenerSessionHandle | Almacene el tensor de entrada en el estado de la sesión actual. |
ObtenerTensor de Sesión <T> | Obtenga el valor del tensor especificado por su identificador. |
Gradientes | Agrega operaciones para calcular las derivadas parciales de la suma de y s con x s, es decir, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Si se establecen los valores |
Gradientes.Opciones | Atributos opcionales para Gradients |
GRUBlockCell <T extiende Número> | Calcula la propagación hacia adelante de la celda GRU para 1 paso de tiempo. |
GRUBlockCellGrad <T extiende Número> | Calcula la propagación hacia atrás de la celda GRU para 1 paso de tiempo. |
GarantíaConst <T> | Da una garantía al tiempo de ejecución de TF de que el tensor de entrada es una constante. |
Tabla de picadillo | Crea una tabla hash no inicializada. |
HashTable.Opciones | Atributos opcionales para HashTable |
HistogramFixedWidth <U extiende Número> | Devolver histograma de valores. |
Identidad <T> | Devuelve un tensor con la misma forma y contenido que el tensor o valor de entrada. |
IdentidadN | Devuelve una lista de tensores con las mismas formas y contenidos que la entrada tensores. |
IgnorarErrorsDatasetIgnoreErrorsDataset | Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando los errores. |
IgnoreErrorsDataset.Opciones | Atributos opcionales para IgnoreErrorsDataset |
ImageProjectiveTransformV2 <T extiende Número> | Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. |
ImageProjectiveTransformV2.Opciones | Atributos opcionales para ImageProjectiveTransformV2 |
ImageProjectiveTransformV3 <T extiende Número> | Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. |
ImageProjectiveTransformV3.Opciones | Atributos opcionales para ImageProjectiveTransformV3 |
Constante inmutable <T> | Devuelve el tensor inmutable de la región de memoria. |
InfeedDequeue <T> | Un marcador de posición para un valor que se incluirá en el cálculo. |
InfeedDequeueTuple | Obtiene múltiples valores de la entrada como una tupla XLA. |
InfeedEnqueue | Una operación que alimenta un solo valor de Tensor en el cálculo. |
InfeedEnqueue.Opciones | Atributos opcionales para InfeedEnqueue |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | Una operación que pone en cola el búfer prelinealizado en la entrada de TPU. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer.Options | Atributos opcionales para InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer |
InfeedEnqueueTuple | Alimenta varios valores de tensor en el cálculo como una tupla XLA. |
InfeedEnqueueTuple.Opciones | Atributos opcionales para InfeedEnqueueTuple |
InitializeTable | Inicializador de tabla que toma dos tensores para claves y valores respectivamente. |
InitializeTableFromDataset | |
InitializeTableFromTextFile | Inicializa una tabla a partir de un archivo de texto. |
InitializeTableFromTextFile.Opciones | Atributos opcionales para InitializeTableFromTextFile |
InplaceAdd <T> | Agrega v en filas especificadas de x. |
InplaceSub <T> | Resta `v` en filas especificadas de `x`. |
InplaceUpdate <T> | Actualiza las filas especificadas 'i' con los valores 'v'. |
IsBoostedTreesEnsembleInicializado | Comprueba si se ha inicializado un conjunto de árboles. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Comprueba si se ha inicializado un flujo de cuantiles. |
IsotonicRegression <U extiende Número> | Resuelve un lote de problemas de regresión isotónica. |
IsTPUEmbeddingInicializado | Si TPU Embedding se inicializa en un sistema de TPU distribuido. |
IsTPUEmbeddingInitialized.Options | Atributos opcionales para IsTPUEmbeddingInitialized |
EsVariableInicializado | Comprueba si se ha inicializado un tensor. |
IteradorObtenerDispositivo | Devuelve el nombre del dispositivo en el que se ha colocado el `recurso`. |
KMC2ChainInitialization | Devuelve el índice de un punto de datos que debe agregarse al conjunto semilla. |
KmeansPlusPlusInicialización | Selecciona num_to_sample filas de entrada usando el criterio KMeans++. |
KthOrderStatistic | Calcula la estadística de orden K de un conjunto de datos. |
LinSpace <T extiende Número> | Genera valores en un intervalo. |
ListDataset | Crea un conjunto de datos que emite cada uno de los `tensores` una vez. |
ListDataset.Opciones | Atributos opcionales para ListDataset |
Conjunto de datos LMDB | Crea un conjunto de datos que emite los pares clave-valor en uno o más archivos LMDB. |
CargartodoslosTPUEmbeddingParameters | Una operación que carga parámetros de optimización en la memoria integrada. |
CargarTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Cargue los parámetros de incrustación de Adadelta. |
CargarTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad Momentum. |
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters |
CargarTPUEmbeddingAdagradParameters | Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdagradParameters |
LoadTPUEmbeddingADAMParameters | Cargue los parámetros de incrustación de ADAM. |
LoadTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingADAMParameters |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Parámetros de incrustación de RMSProp centrados en la carga. |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Parámetros de incrustación del estimador de frecuencia de carga. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters |
CargarTPUEmbeddingFTRLParameters | Cargue los parámetros de incrustación de FTRL. |
CargarTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingFTRLParameters |
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Load MDL Adagrad Light embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | Load Momentum embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingMomentumParameters |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Load proximal Adagrad embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | Load RMSProp embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Load SGD embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
LookupTableExport <T, U> | Outputs all keys and values in the table. |
LookupTableFind <U> | Looks up keys in a table, outputs the corresponding values. |
LookupTableImport | Replaces the contents of the table with the specified keys and values. |
LookupTableInsert | Updates the table to associates keys with values. |
LookupTableRemove | Removes keys and its associated values from a table. |
LookupTableSize | Computes the number of elements in the given table. |
LoopCond | Forwards the input to the output. |
LowerBound <U extends Number> | Applies lower_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
LSTMBlockCell <T extends Number> | Computes the LSTM cell forward propagation for 1 time step. |
LSTMBlockCell.Options | Optional attributes for LSTMBlockCell |
LSTMBlockCellGrad <T extends Number> | Computes the LSTM cell backward propagation for 1 timestep. |
Lu <T, U extends Number> | Computes the LU decomposition of one or more square matrices. |
MakeUnique | Make all elements in the non-Batch dimension unique, but \"close\" to their initial value. |
MapClear | Op removes all elements in the underlying container. |
MapClear.Options | Optional attributes for MapClear |
MapIncompleteSize | Op returns the number of incomplete elements in the underlying container. |
MapIncompleteSize.Options | Optional attributes for MapIncompleteSize |
MapPeek | Op peeks at the values at the specified key. |
MapPeek.Options | Optional attributes for MapPeek |
MapSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
MapSize.Options | Optional attributes for MapSize |
MapStage | Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a hashtable. |
MapStage.Options | Optional attributes for MapStage |
MapUnstage | Op removes and returns the values associated with the key from the underlying container. |
MapUnstage.Options | Optional attributes for MapUnstage |
MapUnstageNoKey | Op removes and returns a random (key, value) from the underlying container. |
MapUnstageNoKey.Options | Optional attributes for MapUnstageNoKey |
MatrixDiagPartV2 <T> | Returns the batched diagonal part of a batched tensor. |
MatrixDiagPartV3 <T> | Returns the batched diagonal part of a batched tensor. |
MatrixDiagPartV3.Options | Optional attributes for MatrixDiagPartV3 |
MatrixDiagV2 <T> | Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values. |
MatrixDiagV3 <T> | Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values. |
MatrixDiagV3.Options | Optional attributes for MatrixDiagV3 |
MatrixSetDiagV2 <T> | Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values. |
MatrixSetDiagV3 <T> | Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values. |
MatrixSetDiagV3.Options | Optional attributes for MatrixSetDiagV3 |
Max <T> | Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. |
Max.Options | Optional attributes for Max |
MaxIntraOpParallelismDataset | Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo. |
Merge <T> | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
MergeDedupData | An op merges elements of integer and float tensors into deduplication data as XLA tuple. |
MergeDedupData.Options | Optional attributes for MergeDedupData |
Min <T> | Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. |
Min.Options | Optional attributes for Min |
MirrorPad <T> | Pads a tensor with mirrored values. |
MirrorPadGrad <T> | Gradient op for `MirrorPad` op. |
MlirPassthroughOp | Wraps an arbitrary MLIR computation expressed as a module with a main() function. |
MulNoNan <T> | Returns x * y element-wise. |
MutableDenseHashTable | Creates an empty hash table that uses tensors as the backing store. |
MutableDenseHashTable.Options | Optional attributes for MutableDenseHashTable |
MutableHashTable | Creates an empty hash table. |
MutableHashTable.Options | Optional attributes for MutableHashTable |
MutableHashTableOfTensors | Creates an empty hash table. |
MutableHashTableOfTensors.Options | Optional attributes for MutableHashTableOfTensors |
Mutex | Creates a Mutex resource that can be locked by `MutexLock`. |
Mutex.Options | Optional attributes for Mutex |
MutexLock | Locks a mutex resource. |
NcclAllReduce <T extends Number> | Outputs a tensor containing the reduction across all input tensors. |
NcclBroadcast <T extends Number> | Sends `input` to all devices that are connected to the output. |
NcclReduce <T extends Number> | Reduces `input` from `num_devices` using `reduction` to a single device. |
Ndtri <T extends Number> | |
NearestNeighbors | Selects the k nearest centers for each point. |
NextAfter <T extends Number> | Returns the next representable value of `x1` in the direction of `x2`, element-wise. |
NextIteration <T> | Makes its input available to the next iteration. |
NonDeterministicInts <U> | Non-deterministically generates some integers. |
NonMaxSuppressionV5 <T extends Number> | Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. |
NonMaxSuppressionV5.Options | Optional attributes for NonMaxSuppressionV5 |
NonSerializableDataset | |
NoOp | No hace nada. |
OneHot <U> | Returns a one-hot tensor. |
OneHot.Options | Optional attributes for OneHot |
OnesLike <T> | Returns a tensor of ones with the same shape and type as x. |
OptimizeDatasetV2 | Creates a dataset by applying related optimizations to `input_dataset`. |
OptimizeDatasetV2.Options | Optional attributes for OptimizeDatasetV2 |
OptionsDataset | Creates a dataset by attaching tf.data.Options to `input_dataset`. |
OptionsDataset.Options | Optional attributes for OptionsDataset |
OrderedMapClear | Op removes all elements in the underlying container. |
OrderedMapClear.Options | Optional attributes for OrderedMapClear |
OrderedMapIncompleteSize | Op returns the number of incomplete elements in the underlying container. |
OrderedMapIncompleteSize.Options | Optional attributes for OrderedMapIncompleteSize |
OrderedMapPeek | Op peeks at the values at the specified key. |
OrderedMapPeek.Options | Optional attributes for OrderedMapPeek |
OrderedMapSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
OrderedMapSize.Options | Optional attributes for OrderedMapSize |
OrderedMapStage | Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a ordered associative container. |
OrderedMapStage.Options | Optional attributes for OrderedMapStage |
OrderedMapUnstage | Op removes and returns the values associated with the key from the underlying container. |
OrderedMapUnstage.Options | Optional attributes for OrderedMapUnstage |
OrderedMapUnstageNoKey | Op removes and returns the (key, value) element with the smallest key from the underlying container. |
OrderedMapUnstageNoKey.Options | Optional attributes for OrderedMapUnstageNoKey |
OutfeedDequeue <T> | Retrieves a single tensor from the computation outfeed. |
OutfeedDequeue.Options | Optional attributes for OutfeedDequeue |
OutfeedDequeueTuple | Retrieve multiple values from the computation outfeed. |
OutfeedDequeueTuple.Options | Optional attributes for OutfeedDequeueTuple |
OutfeedDequeueTupleV2 | Retrieve multiple values from the computation outfeed. |
OutfeedDequeueV2 <T> | Retrieves a single tensor from the computation outfeed. |
OutfeedEnqueue | Enqueue a Tensor on the computation outfeed. |
OutfeedEnqueueTuple | Enqueue multiple Tensor values on the computation outfeed. |
Pad <T> | Pads a tensor. |
ParallelBatchDataset | |
ParallelBatchDataset.Options | Optional attributes for ParallelBatchDataset |
ParallelConcat <T> | Concatenates a list of `N` tensors along the first dimension. |
ParallelDynamicStitch <T> | Intercala los valores de los tensores `datos` en un solo tensor. |
ParseExampleDatasetV2 | Transforma `input_dataset` que contiene prototipos de `Ejemplo` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas. |
ParseExampleDatasetV2.Options | Optional attributes for ParseExampleDatasetV2 |
ParseExampleV2 | Transforms a vector of tf.Example protos (as strings) into typed tensors. |
ParseSequenceExampleV2 | Transforms a vector of tf.io.SequenceExample protos (as strings) into typed tensors. |
ParseSequenceExampleV2.Options | Optional attributes for ParseSequenceExampleV2 |
Placeholder <T> | Un marcador de posición para un valor que se incluirá en el cálculo. |
Placeholder.Options | Optional attributes for Placeholder |
PlaceholderWithDefault <T> | A placeholder op that passes through `input` when its output is not fed. |
Prelinearize | An op which linearizes one Tensor value to an opaque variant tensor. |
Prelinearize.Options | Optional attributes for Prelinearize |
PrelinearizeTuple | An op which linearizes multiple Tensor values to an opaque variant tensor. |
PrelinearizeTuple.Options | Optional attributes for PrelinearizeTuple |
Prints a string scalar. | |
Print.Options | Optional attributes for Print |
PrivateThreadPoolDataset | Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`. |
Prod <T> | Computes the product of elements across dimensions of a tensor. |
Prod.Options | Optional attributes for Prod |
QuantizeAndDequantizeV4 <T extends Number> | Quantizes then dequantizes a tensor. |
QuantizeAndDequantizeV4.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV4 |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extends Number> | Returns the gradient of `QuantizeAndDequantizeV4`. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV4Grad |
QuantizedConcat <T> | Concatenates quantized tensors along one dimension. |
QuantizedConcatV2 <T> | |
QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DAndRelu |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DAndRequantize |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | Computes QuantizedConv2D per channel. |
QuantizedConv2DPerChannel.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DPerChannel |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBias |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndRelu |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize |
QuantizedDepthwiseConv2D <V> | Computes quantized depthwise Conv2D. |
QuantizedDepthwiseConv2D.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2D |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | Computes quantized depthwise Conv2D with Bias. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBias |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Computes quantized depthwise Conv2D with Bias and Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Computes quantized depthwise Conv2D with Bias, Relu and Requantize. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedMatMulWithBias <W> | Performs a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add. |
QuantizedMatMulWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBias |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu fusion. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRelu |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu and requantize fusion. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize |
QuantizedReshape <T> | Reshapes a quantized tensor as per the Reshape op. |
RaggedBincount <U extends Number> | Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz de enteros. |
RaggedBincount.Options | Optional attributes for RaggedBincount |
RaggedCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a ragged tensor input. |
RaggedCountSparseOutput.Options | Optional attributes for RaggedCountSparseOutput |
RaggedCross <T, U extends Number> | Generates a feature cross from a list of tensors, and returns it as a RaggedTensor. |
RaggedFillEmptyRows <T> | |
RaggedFillEmptyRowsGrad <T> | |
RaggedGather <T extends Number, U> | Gather ragged slices from `params` axis `0` according to `indices`. |
RaggedRange <U extends Number, T extends Number> | Returns a `RaggedTensor` containing the specified sequences of numbers. |
RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T> | Decodes a `variant` Tensor into a `RaggedTensor`. |
RaggedTensorToSparse <U> | Converts a `RaggedTensor` into a `SparseTensor` with the same values. |
RaggedTensorToTensor <U> | Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape. |
RaggedTensorToVariant | Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor. |
RaggedTensorToVariantGradient <U> | Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`. |
RandomDatasetV2 | Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios. |
RandomDatasetV2.Options | Optional attributes for RandomDatasetV2 |
RandomIndexShuffle <T extends Number> | Outputs the position of `value` in a permutation of [0, ..., max_index]. |
RandomIndexShuffle.Options | Optional attributes for RandomIndexShuffle |
Range <T extends Number> | Creates a sequence of numbers. |
Rank | Returns the rank of a tensor. |
ReadVariableOp <T> | Reads the value of a variable. |
ReadVariableXlaSplitND <T> | Splits resource variable input tensor across all dimensions. |
ReadVariableXlaSplitND.Options | Optional attributes for ReadVariableXlaSplitND |
RebatchDataset | Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. |
RebatchDataset.Options | Optional attributes for RebatchDataset |
RebatchDatasetV2 | Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. |
Recv <T> | Receives the named tensor from send_device on recv_device. |
Recv.Options | Optional attributes for Recv |
RecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
ReduceAll | Calcula el "y" lógico de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
ReduceAll.Options | Optional attributes for ReduceAll |
ReduceAny | Calcula el "o lógico" de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
ReduceAny.Options | Optional attributes for ReduceAny |
ReduceMax <T> | Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceMax.Options | Optional attributes for ReduceMax |
ReduceMin <T> | Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceMin.Options | Optional attributes for ReduceMin |
ReduceProd <T> | Computes the product of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceProd.Options | Optional attributes for ReduceProd |
ReduceSum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceSum.Options | Optional attributes for ReduceSum |
RefEnter <T> | Crea o encuentra un marco secundario y hace que los "datos" estén disponibles para el marco secundario. |
RefEnter.Options | Optional attributes for RefEnter |
RefExit <T> | Sale del marco actual a su marco principal. |
RefIdentity <T> | Return the same ref tensor as the input ref tensor. |
RefMerge <T> | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
RefNextIteration <T> | Makes its input available to the next iteration. |
RefSelect <T> | Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`. |
RefSwitch <T> | Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`. |
RegisterDataset | Registers a dataset with the tf.data service. |
RegisterDataset.Options | Optional attributes for RegisterDataset |
RegisterDatasetV2 | Registers a dataset with the tf.data service. |
RegisterDatasetV2.Options | Optional attributes for RegisterDatasetV2 |
Relayout <T> | |
RelayoutGrad <T> | |
RequantizationRangePerChannel | Computes requantization range per channel. |
RequantizePerChannel <U> | Requantizes input with min and max values known per channel. |
Reshape <T> | Reshapes a tensor. |
ResourceAccumulatorApplyGradient | Applies a gradient to a given accumulator. |
ResourceAccumulatorNumAccumulated | Returns the number of gradients aggregated in the given accumulators. |
ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Updates the accumulator with a new value for global_step. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T> | Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator. |
ResourceApplyAdagradV2 | Actualice '*var' de acuerdo con el esquema adagrad. |
ResourceApplyAdagradV2.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdagradV2 |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Update '*var' according to the Adam algorithm. |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdamWithAmsgrad |
ResourceApplyKerasMomentum | Update '*var' according to the momentum scheme. |
ResourceApplyKerasMomentum.Options | Optional attributes for ResourceApplyKerasMomentum |
ResourceConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating gradients. |
ResourceConditionalAccumulator.Options | Optional attributes for ResourceConditionalAccumulator |
ResourceCountUpTo <T extends Number> | Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. |
ResourceGather <U> | Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. |
ResourceGather.Options | Optional attributes for ResourceGather |
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. |
ResourceScatterNdAdd.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdAdd |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMax.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdMax |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdMin.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdMin |
ResourceScatterNdSub | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdSub.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdSub |
ResourceScatterNdUpdate | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ResourceScatterNdUpdate.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdUpdate |
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. |
ResourceSparseApplyAdagradV2.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagradV2 |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyKerasMomentum |
ResourceStridedSliceAssign | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
ResourceStridedSliceAssign.Options | Optional attributes for ResourceStridedSliceAssign |
RetrieveAllTPUEmbeddingParameters | An op that retrieves optimization parameters from embedding to host memory. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Retrieve Adagrad Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Retrieve Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | Retrieve ADAM embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Retrieve centered RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Retrieve frequency estimator embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | Retrieve FTRL embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | Retrieve Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Retrieve RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
Reverse <T> | Reverses specific dimensions of a tensor. |
ReverseSequence <T> | Reverses variable length slices. |
ReverseSequence.Options | Optional attributes for ReverseSequence |
RewriteDataset | |
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> | |
RiscConv.Options | Optional attributes for RiscConv |
RiscCos <T extends Number> | |
RiscDiv <T extends Number> | |
RiscDot <T extends Number> | |
RiscDot.Options | Optional attributes for RiscDot |
RiscExp <T extends Number> | |
RiscFft <T> | |
RiscFloor <T extends Number> | |
RiscGather <T> | |
RiscGather.Options | Optional attributes for RiscGather |
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> | |
RiscPool.Options | Optional attributes for RiscPool |
RiscPow <T extends Number> | |
RiscRandomUniform | |
RiscRandomUniform.Options | Optional attributes for 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> | |
RiscSqueeze.Options | Optional attributes for RiscSqueeze |
RiscSub <T extends Number> | |
RiscTranspose <T> | |
RiscTriangularSolve <T extends Number> | |
RiscTriangularSolve.Options | Optional attributes for RiscTriangularSolve |
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 | |
ScaleAndTranslate.Options | Optional attributes for ScaleAndTranslate |
ScaleAndTranslateGrad <T extends Number> | |
ScaleAndTranslateGrad.Options | Optional attributes for ScaleAndTranslateGrad |
ScatterAdd <T> | Adds sparse updates to a variable reference. |
ScatterAdd.Options | Optional attributes for ScatterAdd |
ScatterDiv <T> | Divides a variable reference by sparse updates. |
ScatterDiv.Options | Optional attributes for ScatterDiv |
ScatterMax <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. |
ScatterMax.Options | Optional attributes for ScatterMax |
ScatterMin <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. |
ScatterMin.Options | Optional attributes for ScatterMin |
ScatterMul <T> | Multiplies sparse updates into a variable reference. |
ScatterMul.Options | Optional attributes for ScatterMul |
ScatterNd <U> | Scatters `updates` into a tensor of shape `shape` according to `indices`. |
ScatterNdAdd <T> | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdAdd.Options | Optional attributes for ScatterNdAdd |
ScatterNdMax <T> | Computes element-wise maximum. |
ScatterNdMax.Options | Optional attributes for ScatterNdMax |
ScatterNdMin <T> | Computes element-wise minimum. |
ScatterNdMin.Options | Optional attributes for ScatterNdMin |
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. |
ScatterNdSub.Options | Optional attributes for ScatterNdSub |
ScatterNdUpdate <T> | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ScatterNdUpdate.Options | Optional attributes for ScatterNdUpdate |
ScatterSub <T> | Subtracts sparse updates to a variable reference. |
ScatterSub.Options | Optional attributes for ScatterSub |
ScatterUpdate <T> | Applies sparse updates to a variable reference. |
ScatterUpdate.Options | Optional attributes for ScatterUpdate |
SegmentMaxV2 <T extends Number> | Computes the maximum along segments of a tensor. |
SegmentMinV2 <T extends Number> | Computes the minimum along segments of a tensor. |
SegmentProdV2 <T> | Computes the product along segments of a tensor. |
SegmentSumV2 <T> | Computes the sum along segments of a tensor. |
SelectV2 <T> | |
Send | Sends the named tensor from send_device to recv_device. |
Send.Options | Optional attributes for Send |
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`. |
SetSize.Options | Optional attributes for SetSize |
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. |
ShardDataset.Options | Optional attributes for ShardDataset |
ShuffleAndRepeatDatasetV2 | |
ShuffleAndRepeatDatasetV2.Options | Optional attributes for ShuffleAndRepeatDatasetV2 |
ShuffleDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV2.Options | Optional attributes for ShuffleDatasetV2 |
ShuffleDatasetV3 | |
ShuffleDatasetV3.Options | Optional attributes for ShuffleDatasetV3 |
ShutdownDistributedTPU | Shuts down a running distributed TPU system. |
ShutdownTPUSystem | An op that shuts down the TPU system. |
Size <U extends Number> | Returns the size of a tensor. |
Skipgram | Parses a text file and creates a batch of examples. |
Skipgram.Options | Optional attributes for Skipgram |
SleepDataset | |
Slice <T> | Return a slice from 'input'. |
SlidingWindowDataset | Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`. |
SlidingWindowDataset.Options | Optional attributes for SlidingWindowDataset |
Snapshot <T> | Returns a copy of the input tensor. |
SnapshotDataset | Creates a dataset that will write to / read from a snapshot. |
SnapshotDataset.Options | Optional attributes for SnapshotDataset |
SnapshotDatasetReader | |
SnapshotDatasetReader.Options | Optional attributes for 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. |
SparseApplyAdagradV2.Options | Optional attributes for SparseApplyAdagradV2 |
SparseBincount <U extends Number> | Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz de enteros. |
SparseBincount.Options | Optional attributes for SparseBincount |
SparseCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. |
SparseCountSparseOutput.Options | Optional attributes for SparseCountSparseOutput |
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. |
SparseMatrixMatMul.Options | Optional attributes for SparseMatrixMatMul |
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`. |
SparseMatrixSparseMatMul.Options | Optional attributes for SparseMatrixSparseMatMul |
SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixTranspose.Options | Optional attributes for SparseMatrixTranspose |
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. |
SplitDedupData <T extends Number, U extends Number> | An op splits input deduplication data XLA tuple into integer and floating point tensors. |
SplitDedupData.Options | Optional attributes for SplitDedupData |
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. |
Squeeze.Options | Optional attributes for Squeeze |
Stack <T> | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
Stack.Options | Optional attributes for Stack |
Stage | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
Stage.Options | Optional attributes for Stage |
StageClear | Op removes all elements in the underlying container. |
StageClear.Options | Optional attributes for StageClear |
StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
StagePeek.Options | Optional attributes for StagePeek |
StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
StageSize.Options | Optional attributes for StageSize |
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. |
StatelessRandomGammaV3 <U 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. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | Optional attributes for StatelessSampleDistortedBoundingBox |
StatelessShuffle <T> | Randomly and deterministically shuffles a tensor along its first dimension. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
StatsAggregatorHandleV2 | |
StatsAggregatorHandleV2.Options | Optional attributes for 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`. |
StridedSlice.Options | Optional attributes for StridedSlice |
StridedSliceAssign <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
StridedSliceAssign.Options | Optional attributes for StridedSliceAssign |
StridedSliceGrad <U> | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
StridedSliceGrad.Options | Optional attributes for StridedSliceGrad |
StringLower | Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. |
StringLower.Options | Optional attributes for StringLower |
StringNGrams <T extends Number> | Creates ngrams from ragged string data. |
StringUpper | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
StringUpper.Options | Optional attributes for StringUpper |
Sum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
Sum.Options | Optional attributes for Sum |
SwitchCond <T> | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
SyncDevice | Synchronizes the device this op is run on. |
TemporaryVariable <T> | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
TemporaryVariable.Options | Optional attributes for TemporaryVariable |
TensorArray | An array of Tensors of given size. |
TensorArray.Options | Optional attributes for TensorArray |
TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
TensorArrayConcat <T> | Concat the elements from the TensorArray into value `value`. |
TensorArrayConcat.Options | Optional attributes for TensorArrayConcat |
TensorArrayGather <T> | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayGather.Options | Optional attributes for TensorArrayGather |
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> | |
TensorArrayPack.Options | Optional attributes for TensorArrayPack |
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. |
TensorListConcat.Options | Optional attributes for TensorListConcat |
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 | |
TensorListSetItem.Options | Optional attributes for TensorListSetItem |
TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
TensorListStack <T> | Stacks all tensors in the list. |
TensorListStack.Options | Optional attributes for TensorListStack |
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> | Apply a sparse update to a tensor taking the element-wise maximum. |
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`. |
TensorStridedSliceUpdate.Options | Optional attributes for TensorStridedSliceUpdate |
ThreadPoolDataset | Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`. |
ThreadPoolHandle | Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`. |
ThreadPoolHandle.Options | Optional attributes for ThreadPoolHandle |
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. |
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. |
TpuHandleToProtoKey | Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format. |
TPUOrdinalSelector | A TPU core selector Op. |
TPUPartitionedInput <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
TPUPartitionedInput.Options | Optional attributes for TPUPartitionedInput |
TPUPartitionedInputV2 <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
TPUPartitionedInputV2.Options | Optional attributes for TPUPartitionedInputV2 |
TPUPartitionedOutput <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUPartitionedOutput.Options | Optional attributes for TPUPartitionedOutput |
TPUPartitionedOutputV2 <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUReplicatedInput <T> | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicatedInput.Options | Optional attributes for TPUReplicatedInput |
TPUReplicatedOutput <T> | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
TPUReplicateMetadata.Options | Optional attributes for TPUReplicateMetadata |
TPUReshardVariables | Op that reshards on-device TPU variables to specified state. |
TPURoundRobin | Round-robin load balancing on TPU cores. |
TridiagonalMatMul <T> | Calculate product with tridiagonal matrix. |
TridiagonalSolve <T> | Solves tridiagonal systems of equations. |
TridiagonalSolve.Options | Optional attributes for TridiagonalSolve |
Unbatch <T> | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
Unbatch.Options | Optional attributes for Unbatch |
UnbatchGrad <T> | Gradient of Unbatch. |
UnbatchGrad.Options | Optional attributes for UnbatchGrad |
UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
UnicodeDecode <T extends Number> | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
UnicodeDecode.Options | Optional attributes for UnicodeDecode |
UnicodeEncode | Encode a tensor of ints into unicode strings. |
UnicodeEncode.Options | Optional attributes for UnicodeEncode |
UniformDequantize <U extends Number> | Perform dequantization on the quantized Tensor `input`. |
UniformDequantize.Options | Optional attributes for UniformDequantize |
UniformQuantize <U> | Perform quantization on Tensor `input`. |
UniformQuantize.Options | Optional attributes for UniformQuantize |
UniformQuantizedAdd <T> | Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
UniformQuantizedAdd.Options | Optional attributes for UniformQuantizedAdd |
UniformQuantizedClipByValue <T> | Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`. |
UniformQuantizedClipByValue.Options | Optional attributes for UniformQuantizedClipByValue |
UniformQuantizedConvolution <U> | Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedConvolution.Options | Optional attributes for UniformQuantizedConvolution |
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | Optional attributes for UniformQuantizedConvolutionHybrid |
UniformQuantizedDot <U> | Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
UniformQuantizedDot.Options | Optional attributes for UniformQuantizedDot |
UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedDotHybrid.Options | Optional attributes for UniformQuantizedDotHybrid |
UniformRequantize <U> | Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters. |
UniformRequantize.Options | Optional attributes for UniformRequantize |
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`. |
UniqueDataset.Options | Optional attributes for UniqueDataset |
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 | |
UnsortedSegmentJoin.Options | Optional attributes for UnsortedSegmentJoin |
Unstack <T> | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
Unstack.Options | Optional attributes for Unstack |
Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
Unstage.Options | Optional attributes for Unstage |
UnwrapDatasetVariant | |
UpperBound <U extends Number> | Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
VarHandleOp.Options | Optional attributes for VarHandleOp |
Variable <T> | Holds state in the form of a tensor that persists across steps. |
Variable.Options | Optional attributes for Variable |
VariableShape <T extends Number> | Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. |
VarIsInitializedOp | Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. |
Where | Returns locations of nonzero / true values in a tensor. |
Where3 <T> | Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`. |
WindowOp | |
WorkerHeartbeat | Worker heartbeat op. |
WrapDatasetVariant | |
WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
XlaConcatND <T> | Concatena el tensor de entrada en todas las dimensiones. |
XlaConcatND.Options | Optional attributes for XlaConcatND |
XlaRecvFromHost <T> | An op to receive a tensor from the host. |
XlaRecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData | Receives deduplication data (indices and weights) from the embedding core. |
XlaSendToHost | An op to send a tensor to the host. |
XlaSendTPUEmbeddingGradients | An op that performs gradient updates of embedding tables. |
XlaSplitND <T> | Splits input tensor across all dimensions. |
XlaSplitND.Options | Optional attributes for XlaSplitND |
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. |