לְהַפִּיל | העלה חריגה כדי לבטל את התהליך כאשר נקרא. |
את כל | מחשב את ה"לוגי ו" של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. |
AllToAll <T> | אופ להחלפת נתונים על פני העתקים של TPU. |
AnonymousHashTable | יוצר טבלת hash אנונימית לא מאותחלת. |
AnonymousIteratorV2 | מיכל עבור משאב איטרטור. |
AnonymousIteratorV3 | מיכל עבור משאב איטרטור. |
AnonymousMemoryCache | |
AnonymousMultiDeviceIterator | מיכל עבור משאב איטרטור מרובה מכשירים. |
AnonymousMultiDeviceIteratorV3 | מיכל עבור משאב איטרטור מרובה מכשירים. |
AnonymousMutableDenseHashTable | יוצר טבלת hash אנונימית ריקה הניתנת לשינוי המשתמשת בטנזורים בתור חנות הגיבוי. |
AnonymousMutableHashTable | יוצר טבלת hash אנונימית ריקה הניתנת לשינוי. |
AnonymousMutableHashTableOfTensors | יוצר טבלת hash אנונימית ריקה הניתנת לשינוי של ערכי וקטור. |
AnonymousRandomSeedGenerator | |
AnonymousSeedGerator | |
כל | מחשב את ה"לוגי או" של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. |
החל AdagradV2 <T> | עדכן את '*var' בהתאם לתכנית adgrad. |
ApproxTopK <T מרחיב מספר> | מחזירה ערכי min/max k והמדדים שלהם של אופרנד הקלט באופן משוער. |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | טרנספורמציה הקובעת אילו טרנספורמציות מתרחשות לאחר מכן. |
AssertPrevDataset | טרנספורמציה הקובעת אילו טרנספורמציות קרו בעבר. |
טען כי | טוען שהתנאי הנתון נכון. |
הקצה <T> | עדכן את 'ref' על ידי הקצאת 'ערך' לו. |
הקצה הוסף <T> | עדכן את 'ref' על ידי הוספת 'ערך' אליו. |
AssignAddVariableOp | מוסיף ערך לערך הנוכחי של משתנה. |
AssignSub <T> | עדכן את 'ref' על ידי הפחתת 'ערך' ממנו. |
AssignSubVariableOp | מוריד ערך מהערך הנוכחי של משתנה. |
AssignVariableOp | מקצה ערך חדש למשתנה. |
AssignVariableXlaConcatND | קושרת טנזור קלט בכל הממדים. |
AutoShardDataset | יוצר מערך נתונים שמרסק את מערך הנתונים של הקלט. |
BandedTriangularSolve <T> | |
מַחסוֹם | מגדיר מחסום שנמשך על פני ביצועי גרפים שונים. |
מחסום סגור | סוגר את המחסום הנתון. |
BarrierIncompleteSize | מחשב את מספר האלמנטים הלא שלמים במחסום הנתון. |
BarrierInsertMany | עבור כל מקש, מקצה את הערך המתאים לרכיב שצוין. |
BarrierReadySize | מחשב את מספר האלמנטים השלמים במחסום הנתון. |
BarrierTakeMany | לוקח את המספר הנתון של אלמנטים שהושלמו ממחסום. |
קבוצה | מקבץ את כל טנסור הקלט בצורה לא דטרמיניסטית. |
BatchMatMulV2 <T> | מכפיל פרוסות של שני טנסורים בקבוצות. |
BatchMatMulV3 <V> | מכפיל פרוסות של שני טנסורים בקבוצות. |
BatchToSpace <T> | BatchToSpace עבור טנסור 4-D מסוג T. |
BatchToSpaceNd <T> | BatchToSpace עבור טנסור ND מסוג T. |
BesselI0 <T מרחיב מספר> | |
BesselI1 <T מרחיב מספר> | |
BesselJ0 <T מרחיב מספר> | |
BesselJ1 <T מרחיב מספר> | |
BesselK0 <T מרחיב מספר> | |
BesselK0e <T מרחיב מספר> | |
BesselK1 <T מרחיב מספר> | |
BesselK1e <T מרחיב מספר> | |
BesselY0 <T מרחיב מספר> | |
BesselY1 <T מרחיב מספר> | |
Bitcast <U> | מעביר טנזור מסוג אחד לאחר מבלי להעתיק נתונים. |
BlockLSTM <T מרחיב מספר> | מחשב את התפשטות תא LSTM קדימה עבור כל שלבי הזמן. |
BlockLSTMGrad <T מרחיב מספר> | מחשב את התפשטות תא LSTM לאחור במשך כל רצף הזמן. |
BlockLSTMGradV2 <T מרחיב מספר> | מחשב את התפשטות תא LSTM לאחור במשך כל רצף הזמן. |
BlockLSTMV2 <T מרחיב מספר> | מחשב את התפשטות תא LSTM קדימה עבור כל שלבי הזמן. |
BoostedTreesAggregateStats | מקבץ את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה. |
BoostedTreesBucketize | סמן כל תכונה על סמך גבולות הדלי. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור התכונה. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור כל צומת. |
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור התכונה. |
BoostedTreesCenterBias | מחשב את הקודמת מנתוני האימון (ההטיה) וממלא את הצומת הראשון עם הקודקוד של הלוגיטים. |
BoostedTreesCreateEnsemble | יוצר דגם של אנסמבל עץ ומחזיר לו ידית. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | צור את המשאב עבור זרמים קוונטילים. |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | ביטול סדרה של תצורת אנסמבל עץ מסודרת ומחליף את העץ הנוכחי מִכלוֹל. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | יוצר נקודת אחיזה ל-BostedTreesEnsembleResource |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | איתור באגים/פלטי פרשנות של מודל עבור כל דוגמה. |
BoostedTreesFlushQuantileSummaries | רוק את סיכומי הכמות מכל משאב זרם כמותי. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | מאחזר את אסימון חותמת המשאב של אנסמבל העץ, מספר העצים וסטטיסטיקות גידול. |
BoostedTreesMakeQuantileSummaries | עושה את סיכום הקוונטילים עבור האצווה. |
BoostedTreesMakeStatsSummary | עושה את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה. |
BoostedTreesPredict | מפעיל מספר מנבאים של אנסמבל רגרסיה מוסף על מופעי קלט ו מחשב את הלוגיטים. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummary | הוסף את סיכומי הכמות לכל משאב זרם קוונטילי. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | הסר את גבולות הדלי ודגל מוכן לתוך QuantileAccumulator הנוכחי. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | בטל את הסיכומים עבור משאב זרם כמותי. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | צור את גבולות הדלי עבור כל תכונה בהתבסס על סיכומים מצטברים. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | יוצר נקודת אחיזה ל-BostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesSerializeEnsemble | מסדרת את אנסמבל העץ לפרוטו. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | מקבץ את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה. |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור התכונה. |
BoostedTreesTrainingPredict | מפעיל מספר מנבאים של אנסמבל רגרסיה מוסף על מופעי קלט ו מחשב את העדכון ללוגיטים שמורים במטמון. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | מעדכן את מכלול העץ על ידי הוספת שכבה לעץ האחרון שגדל או על ידי פתיחת עץ חדש. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | מעדכן את מכלול העץ על ידי הוספת שכבה לעץ האחרון שגדל או על ידי פתיחת עץ חדש. |
BroadcastDynamicShape <T מרחיב מספר> | החזר את הצורה של s0 op s1 עם שידור. |
BroadcastGradientArgs <T מרחיב מספר> | החזר את מדדי ההפחתה עבור מעברי מחשוב של s0 op s1 עם שידור. |
שידור ל <T> | שדר מערך לקבלת צורה תואמת. |
דליית | מרכזת 'קלט' בהתבסס על 'גבולות'. |
CSRSparseMatrixComponents <T> | קורא את רכיבי ה-CSR באצווה `אינדקס`. |
CSRSparseMatrixToDense <T> | המר CSRSparseMatrix (אולי באצווה) ל-dense. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | ממיר CSRSparesMatrix (אולי באצווה) ל-SparseTensor. |
CSVDataset | |
CSVDatasetV2 | |
CTCllossV2 | מחשב את הפסד CTC (הסתברות ביומן) עבור כל ערך אצווה. |
CacheDatasetV2 | |
CheckNumericsV2 <T מרחיב את המספר> | בודק טנזור עבור ערכי NaN, -Inf ו-+Inf. |
בחר FastestDataset | |
ClipByValue <T> | חותך ערכי טנסור למינימום ומקסימום שצוינו. |
CollateTPUEmbeddingMemory | אופציה שממזגת את פרוטו תצורת הזיכרון המקודדים במחרוזת מכל המארחים. |
CollectiveAllToAllV2 <T מרחיב מספר> | מחליף הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. |
CollectiveAllToAllV3 <T מרחיב מספר> | מחליף הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. |
CollectiveAssignGroupV2 | הקצה מפתחות קבוצתיים על סמך הקצאת הקבוצה. |
CollectiveBcastRecvV2 <U> | מקבל שידור ערך טנזור ממכשיר אחר. |
CollectiveBcastSendV2 <T> | משדר ערך טנזור למכשיר אחד או יותר. |
CollectiveGather <T מרחיב מספר> | צובר הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. |
CollectiveGatherV2 <T מרחיב את המספר> | צובר הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. |
CollectiveInitializeCommunicator | מאתחל קבוצה לפעולות קולקטיביות. |
CollectivePermute <T> | אופציה להחלפת טנזורים במופעי TPU משוכפלים. |
CollectiveReduceScatterV2 <T מרחיב את המספר> | מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים ומפזר את התוצאה. |
CollectiveReduceV2 <T מרחיב מספר> | מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. |
CollectiveReduceV3 <T מרחיב את המספר> | מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. |
CombinedNonMaxSuppression | בוחר בתאוותנות קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של הניקוד, פעולה זו מבצעת non_max_suppression בכניסות לכל אצווה, בכל המחלקות. |
CompositeTensorVariantFromComponents | מקודד ערך 'ExtensionType' לטנזור סקלרי 'וריאנט'. |
CompositeTensorVariantToComponents | מפענח טנסור סקלרי 'וריאנט' לערך 'ExtensionType'. |
CompressElement | דוחס רכיב מערך נתונים. |
ComputeBatchSize | מחשב את גודל האצווה הסטטי של מערך נתונים ללא אצווה חלקית. |
ComputeDedupDataTupleMask | מסכת ניתוח מחשבת tuple של נתוני מניעת כפילויות מליבת הטבעה. |
קונאט <T> | משרשרת טנסורים לאורך מימד אחד. |
ConfigureAndInitializeGlobalTPU | אופציה שמגדירה את המבנים הריכוזיים עבור מערכת TPU מבוזרת. |
ConfigureDistributedTPU | מגדיר את המבנים הריכוזיים עבור מערכת TPU מבוזרת. |
הגדר TPUEmbedding | מגדיר TPUembedding במערכת TPU מבוזרת. |
ConfigureTPUEmbeddingHost | הפעלה שמגדירה את תוכנת TPUembedding במארח. |
הגדר זיכרון TPUEmbedding | הפעלה שמגדירה את תוכנת TPUembedding במארח. |
ConnectTPUEmbeddingHosts | הפעלה שמגדירה תקשורת בין מופעי תוכנה מארח TPUEmbedding לאחר שנקרא ConfigureTPUEmbeddingHost בכל מארח. |
קבוע <T> | מפעיל המייצר ערך קבוע. |
ConsumeMutexLock | פעולה זו צורכת מנעול שנוצר על ידי `MutexLock`. |
ControlTrigger | לא עושה דבר. |
Conv <T מרחיב מספר> | מחשב קונבולוציית ND נתונה (N+1+batch_dims)-D `קלט` ו-(N+2)-D `מסנן` טנסורים. |
Conv2DBackpropFilterV2 <T מרחיב מספר> | מחשב את דרגות הפיתול ביחס למסנן. |
Conv2DBackpropInputV2 <T מרחיב מספר> | מחשב את דרגות הקונבולציה ביחס לקלט. |
העתק את <T> | העתק טנזור ממעבד למעבד או ממעבד גרפי למעבד גרפי. |
CopyHost <T> | העתק טנסור לארח. |
CopyToMesh <T> | |
CopyToMeshGrad <T> | |
CountUpTo <T מרחיב מספר> | מגדיל את 'ref' עד שהוא מגיע ל-'limit'. |
CrossReplicaSum <T מרחיב מספר> | אופ לסיכום תשומות על פני מופעי TPU משוכפלים. |
CudnnRNNBackpropV3 <T מרחיב מספר> | צעד אחורי של CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T מרחיב את המספר> | ממיר פרמטרים של CudnnRNN מצורה קנונית לצורה שמישה. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T מרחיב את המספר> | מאחזר פרמטרים של CudnnRNN בצורה קנונית. |
CudnnRNNV3 <T מרחיב מספר> | RNN מגובה על ידי cuDNN. |
CumulativeLogsumexp <T מרחיב את המספר> | חשב את המכפלה המצטברת של הטנסור 'x' לאורך 'ציר'. |
DTensorRestoreV2 | |
DTensorSetGlobalTPUArray | הפעלה שמודיעה לשורה של המזהים הגלובליים של כל ה-TPUs במערכת. |
DataServiceDataset | יוצר מערך נתונים שקורא נתונים משירות tf.data. |
DataServiceDatasetV2 | יוצר מערך נתונים שקורא נתונים משירות tf.data. |
קרדינליות ערכת נתונים | מחזירה את הקרדינליות של `input_dataset`. |
ערכת נתוניםFromGraph | יוצר מערך נתונים מ-'graph_def' הנתון. |
DatasetToGraphV2 | מחזירה GraphDef בסידרה המייצגת 'מערך_נתונים_קלט'. |
Dawsn <T מרחיב מספר> | |
DebugGradientIdentity <T> | אופציה של זהות עבור ניפוי שגיאות שיפוע. |
DebugGradientRefIdentity <T> | אופציה של זהות עבור ניפוי שגיאות שיפוע. |
DebugIdentity <T> | מספק מיפוי זהות של טנזור הקלט שאינו מסוג Ref לצורך ניפוי באגים. |
DebugIdentityV2 <T> | Debug Identity V2 Op. |
DebugIdentityV3 <T> | מספק מיפוי זהות של טנזור הקלט שאינו מסוג Ref לצורך ניפוי באגים. |
DebugNanCount | Debug NaN Value Counter Op. |
DebugNumericSummary | ניפוי באגים סיכום מספרי אופ. |
DebugNumericSummaryV2 <U מרחיב מספר> | איתור באגים סיכום מספרי V2 Op. |
DecodeImage <T מרחיב מספר> | פונקציה עבור decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg ו-decode_png. |
DecodePaddedRaw <T מרחיב מספר> | פרש מחדש את הבתים של מחרוזת כווקטור של מספרים. |
DecodeProto | ה-op מחלץ שדות מפרוטוקול מסודר מאחסן הודעה לטנזורים. |
DeepCopy <T> | יוצר עותק של 'x'. |
מחק איטרטור | מיכל עבור משאב איטרטור. |
מחקMemoryCache | |
מחק MultiDeviceIterator | מיכל עבור משאב איטרטור. |
DeleteRandomSeedGenerator | |
DeleteSeedGenerator | |
DeleteSessionTensor | מחק את הטנזור שצוין על ידי הידית שלו בסשן. |
DenseBincount <U מרחיב מספר> | סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים. |
DenseCountSparseOutput <U מרחיב מספר> | מבצע ספירת סל פלט דל עבור קלט tf.tensor. |
DenseToCSRSparseMatrix | ממיר טנזור צפוף ל-CSRSparseMatrix (אולי באצווה). |
DestroyResourceOp | מוחק את המשאב שצוין על ידי הידית. |
DestroyTemporaryVariable <T> | הורס את המשתנה הזמני ומחזיר את הערך הסופי שלו. |
DeviceIndex | החזר את האינדקס של המכשיר שהאופ רץ. |
בימויInterleaveDataset | תחליף ל-'InterleaveDataset' ברשימה קבועה של 'N' מערכי נתונים. |
DisableCopyOnRead | מכבה את מצב העתקה בקריאה. |
DistributedSave | |
DrawBoundingBoxesV2 <T מרחיב מספר> | צייר תיבות תוחמות על קבוצת תמונות. |
DummyIterationCounter | |
DummyMemoryCache | |
DummySeedGenerator | |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | |
DynamicPartition <T> | מחלקים `נתונים` לטנזורים `num_partitions` באמצעות אינדקסים מ`מחיצות`. |
DynamicStitch <T> | שזר את הערכים מהטנסורים של 'נתונים' לטנזור בודד. |
ערוך מרחק | מחשב את מרחק העריכה של Levenshtein (אולי מנורמל). |
אייג <U> | מחשב את הפירוק העצמי של מטריצה ריבועית אחת או יותר. |
איינסום <T> | התכווצות טנזור על פי מוסכמת סיכום איינשטיין. |
ריק <T> | יוצר טנזור עם הצורה הנתונה. |
EmptyTensorList | יוצר ומחזיר רשימת טנזורים ריקה. |
EmptyTensorMap | יוצר ומחזיר מפת טנסור ריקה. |
EncodeProto | ה-op מסדרת הודעות protobuf המסופקות בטנסור הקלט. |
EnqueueTPUEטבעה שרירותיTensorBatch | מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
EnqueueTPUEmbeddingBatch | הפעלה שמעמידה בתור רשימה של טנזורי אצווה קלט ל-TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | הפעלה שמעמידה בתור רשימה של טנזורי אצווה קלט ל-TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup(). |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | הפעלה שמעמידה בתור TPUEmbedding מדדי קלט מ-SparseTensor. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
EnsureShape <T> | מבטיח שצורת הטנזור תואמת את הצורה הצפויה. |
הזן <T> | יוצר או מוצא מסגרת צאצא, והופכת 'נתונים' לזמינים למסגרת הצאצא. |
Erfinv <T מרחיב מספר> | |
נורמה אוקלידית <T> | מחשב את הנורמה האוקלידית של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. |
בצע TPUEmbeddingPartitioner | הפעלה שמבצעת את מחיצת ה-TPUEmbedding בתצורה המרכזית התקן ומחשב את גודל HBM (בבתים) הנדרש לפעולת TPUEmbedding. |
צא מ- <T> | יוצא מהמסגרת הנוכחית למסגרת האב שלה. |
ExpandDims <T> | מכניס ממד של 1 לצורת טנזור. |
ניסיוני AutoShardDataset | יוצר מערך נתונים שמרסק את מערך הנתונים של הקלט. |
ExperimentalBytesProducedStatsDataset | מתעד את גודל הבתים של כל רכיב של 'input_dataset' ב-StatsAggregator. |
ExperimentalChooseFastestDataset | |
קרדינליות של ערכת נתונים ניסויית | מחזירה את הקרדינליות של `input_dataset`. |
ExperimentalDatasetToTFRecord | כותב את מערך הנתונים הנתון לקובץ הנתון באמצעות פורמט TFRecord. |
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset | יוצר מערך נתונים שמקבץ רכיבי קלט לתוך SparseTensor. |
ערכת נתונים של חביון נתונים ניסיוני | מתעד את ההשהיה של הפקת רכיבי 'input_dataset' ב-StatsAggregator. |
ExperimentalMatchingFilesDataset | |
ניסוי מקסימום IntraOpParallelism מערך נתונים | יוצר מערך נתונים שעוקף את ההקבלה המקסימלית תוך-אופית. |
ExperimentalParseExampleDataset | הופך את `input_dataset` המכיל פרוטו של `Example` בתור וקטורים של DT_STRING למערך נתונים של אובייקטים `Tensor` או `SparseTensor` המייצגים את התכונות המנתחות. |
ערכת נתונים ניסיונייםPrivateThreadPool | יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'. |
מערך נתונים אקראי | יוצר מערך נתונים שמחזיר מספרים פסאודו אקראיים. |
ניסיוניRebatchDataset | יוצר מערך נתונים שמשנה את גודל האצווה. |
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
ערכת נתונים של חלון הזזה ניסיוני | יוצר מערך נתונים שמעביר חלון הזזה על 'ערכת נתונים_קלט'. |
ExperimentalSqlDataset | יוצר מערך נתונים שמבצע שאילתת SQL ופולט שורות של ערכת התוצאות. |
Handle Stats Aggregator Experimental | יוצר משאב למנהל סטטיסטיקה. |
סיכום נתונים סטטיסטיים ניסויים | מייצר סיכום של כל סטטיסטיקה שנרשמה על ידי מנהל הסטטיסטיקה הנתון. |
ExperimentalUnbatchDataset | מערך נתונים שמפצל את רכיבי הקלט שלו למספר אלמנטים. |
Expint <T מרחיב מספר> | |
ExtractGlimpseV2 | מחלץ הצצה מטנסור הקלט. |
ExtractVolumePatches <T מרחיב מספר> | חלץ `טלאים` מ`קלט` ושם אותם בממד הפלט `"עומק"`. |
FFTND <T> | ND טרנספורמציה פורייה מהירה. |
FileSystemSetConfiguration | הגדר את התצורה של מערכת הקבצים. |
מלא את <U> | יוצר טנזור מלא בערך סקלרי. |
FinalizeDataset | יוצר מערך נתונים על ידי החלת tf.data.Options על `input_dataset`. |
סיים את הטמעת TPUE | מבצע שמסיים את תצורת ה-TPUEmbedding. |
טביעת אצבע | מייצר ערכי טביעת אצבע. |
FresnelCos <T מרחיב מספר> | |
FresnelSin <T מרחיב מספר> | |
FusedBatchNormGradV3 <T מרחיב את המספר, U מרחיב את המספר> | שיפוע לנורמליזציה של אצווה. |
FusedBatchNormV3 <T מרחיב את המספר, U מרחיב את המספר> | נורמליזציה של אצווה. |
GRUBlockCell <T מרחיב מספר> | מחשב את התפשטות תא GRU קדימה עבור שלב זמן אחד. |
GRUBlockCellGrad <T מרחיב את המספר> | מחשב את ההפצה לאחור של תא GRU עבור שלב אחד. |
אספו את <T> | אסוף פרוסות מציר `פרמס` לפי `מדדים`. |
GatherNd <T> | אסוף פרוסות מ-'params' לתוך Tensor עם הצורה המצוינת על-ידי 'מדדים'. |
GenerateBoundingBoxProposals | אופציה זו מייצרת אזור של אינטרסים מתיבות תוחמות נתונות (bbox_deltas) מקודדות wrt לפי eq.2 ב-arXiv:1506.01497 ה-Op בוחר תיבות ניקוד מובילות של 'pre_nms_topn', מפענח אותן ביחס לעוגנים, מחיל דיכוי לא מקסימלי על תיבות חופפות בעלות ערך צומת-על-איחוד (iou) גבוה מ-'nms_threshold', מבטל תיבות שבהן הצד הקצר יותר קטן מ-' min_size`. |
GetElementAtIndex | מקבל את האלמנט באינדקס שצוין במערך נתונים. |
GetOptions | מחזיר את ה- tf.data.Options המצורפות ל-'input_dataset'. |
GetSessionHandle | אחסן את טנסור הקלט במצב ההפעלה הנוכחית. |
GetSessionTensor <T> | קבל את הערך של הטנזור שצוין על ידי הידית שלו. |
מעברי צבע | מוסיף פעולות לחישוב הנגזרות החלקיות של סכום y s wrt x s, כלומר, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... אם ערכי Options.dx() מוגדרים, הם כנגזרות חלקיות סמליות ראשוניות של פונקציית הפסד כלשהי L wrt |
GuaranteeConst <T> | נותן ערובה לזמן הריצה של TF שטנסור הקלט הוא קבוע. |
טבלת גיבוב | יוצר טבלת hash לא מאותחלת. |
HistogramFixedWidth <U מרחיב מספר> | החזר היסטוגרמה של ערכים. |
IFFTND <T> | ND טרנספורמציה מהירה פורייה הפוכה. |
IRFFTND <U מרחיב מספר> | טרנספורמציה פורייה מהירה אמיתית הפוכה. |
זהות <T> | החזר טנזור עם אותה צורה ותוכן כמו טנזור הקלט או הערך. |
זהותN | מחזירה רשימה של טנסורים עם אותם צורות ותוכן כמו הקלט טנסורים. |
IgnoreErrorsDataset | יוצר מערך נתונים המכיל את הרכיבים של `input_dataset` תוך התעלמות משגיאות. |
ImageProjectiveTransformV2 <T מרחיב מספר> | מחיל את ההמרה הנתונה על כל אחת מהתמונות. |
ImageProjectiveTransformV3 <T מרחיב מספר> | מחיל את ההמרה הנתונה על כל אחת מהתמונות. |
ImmutableConst <T> | מחזירה טנזור בלתי משתנה מאזור הזיכרון. |
InfeedDequeue <T> | מציין מיקום עבור ערך שיוזן לחישוב. |
InfeedDequeueTuple | שואב ערכים מרובים מהזנה כ-XLA tuple. |
InfeedEnqueue | פעולה שמזינה ערך טנסור בודד לחישוב. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | אופציה שמעמידה בתור מאגר מאופיין בהזנת TPU. |
InfeedEnqueueTuple | מזין ערכי Tensor מרובים לחישוב כ-XLA tuple. |
אתחול טבלה | אתחול טבלה שלוקח שני טנסורים עבור מפתחות וערכים בהתאמה. |
אתחול טבלה מאת מערך נתונים | |
InitializeTableFromTextFile | מאתחל טבלה מקובץ טקסט. |
InplaceAdd <T> | מוסיף v לשורות שצוינו של x. |
InplaceSub <T> | מוריד 'v' לשורות שצוינו של 'x'. |
InplaceUpdate <T> | מעדכן את השורות 'i' שצוינו עם הערכים 'v'. |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | בודק אם אנסמבל עצים אותחל. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | בודק אם זרם קוונטילי אותחל. |
IsTPUEmbedding אתחול | האם הטבעת TPU מאותחלת במערכת TPU מבוזרת. |
IsVariableInitialized | בודק אם טנזור אותחל. |
רגרסיה איזוטונית <U מרחיב את המספר> | פותר קבוצה של בעיות רגרסיה איזוטונית. |
IteratorGetDevice | מחזירה את שם המכשיר שעליו הוצב `משאב`. |
אתחול KMC2Chain | מחזירה את האינדקס של נקודת נתונים שיש להוסיף לערכת ה-Seed. |
אתחול KmeansPlusPlus | בוחר num_to_sample שורות של קלט באמצעות הקריטריון KMeans++. |
KthOrderStatistic | מחשב את סטטיסטיקת הסדר ה-K של מערך נתונים. |
LMDBDataset | יוצר מערך נתונים שפולט את צמדי המפתח-ערך בקובץ LMDB אחד או יותר. |
LSTMBlockCell <T מרחיב מספר> | מחשב את התפשטות תא LSTM קדימה עבור שלב אחד. |
LSTMBlockCellGrad <T מרחיב מספר> | מחשב את התפשטות תא LSTM לאחור עבור שלב זמן אחד. |
LinSpace <T מרחיב מספר> | יוצר ערכים במרווח. |
ListDataset | יוצר מערך נתונים שפולט כל אחד מ'טנסור' פעם אחת. |
LoadAllTPUEmbeddingParameters | הפעלה שטוענת פרמטרי אופטימיזציה לתוך הטבעת זיכרון. |
LoadTPUEmbeddingADAMPparameters | טען פרמטרים של הטמעה של ADAM. |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters | טען פרמטרים של הטבעת Adadelta. |
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | טען פרמטרים של הטבעה של Adagrad Momentum. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters | טען פרמטרים של הטבעה של Adagrad. |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | טען פרמטרים של הטבעה של RMSProp במרכז. |
טעןTPUEmbeddingFTRLParmeters | טען פרמטרים של הטבעת FTRL. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | טען פרמטרים של הטמעת תדירות. |
טעןTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | טען פרמטרים של הטבעת MDL Adagrad Light. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | טען פרמטרים של הטבעת מומנטום. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | טען פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad. |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | טען פרמטרים של הטבעה של RMSProp. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | טען פרמטרים של הטבעת SGD. |
LookupTableExport <T, U> | מוציא את כל המפתחות והערכים בטבלה. |
LookupTableFind <U> | מחפש מפתחות בטבלה, מוציא את הערכים המתאימים. |
LookupTableImport | מחליף את תוכן הטבלה במפתחות ובערכים שצוינו. |
LookupTableInsert | מעדכן את הטבלה כדי לשייך מפתחות לערכים. |
LookupTableRemove | מסיר מפתחות והערכים המשויכים להם מטבלה. |
LookupTableSize | מחשב את מספר האלמנטים בטבלה הנתונה. |
LoopCond | מעביר את הקלט לפלט. |
LowerBound <U מרחיב מספר> | מחיל lower_bound(sorted_search_values, values) לאורך כל שורה. |
Lu <T, U מרחיב מספר> | מחשב את פירוק ה-LU של מטריצה מרובעת אחת או יותר. |
MakeUnique | הפוך את כל הרכיבים בממד שאינו אצווה לייחודי, אך \"קרוב\" אליו הערך ההתחלתי שלהם. |
MapClear | Op מסיר את כל האלמנטים במיכל הבסיסי. |
MapIncompleteSize | Op מחזירה את מספר האלמנטים הלא שלמים במיכל הבסיסי. |
MapPeek | אופ מציץ בערכים במפתח שצוין. |
גודל מפה | Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי. |
MapStage | שלב (מפתח, ערכים) במיכל הבסיסי שמתנהג כמו טבל hashable. |
MapUnstage | Op מסיר ומחזיר את הערכים המשויכים למפתח מהמיכל הבסיסי. |
MapUnstageNoKey | Op מסיר ומחזיר אקראי (מפתח, ערך) מהמיכל הבסיסי. |
MatrixDiagPartV2 <T> | מחזירה את החלק האלכסוני המצטבר של טנזור אצווה. |
MatrixDiagPartV3 <T> | מחזירה את החלק האלכסוני המצטבר של טנזור אצווה. |
MatrixDiagV2 <T> | מחזירה טנזור אלכסוני אצווה עם ערכי אלכסון אצווה נתונים. |
MatrixDiagV3 <T> | מחזירה טנזור אלכסוני אצווה עם ערכי אלכסון אצווה נתונים. |
MatrixSetDiagV2 <T> | מחזירה טנזור מטריצה אצווה עם ערכי אלכסון אצווה חדשים. |
MatrixSetDiagV3 <T> | מחזירה טנזור מטריצה אצווה עם ערכי אלכסון אצווה חדשים. |
מקסימום <T> | מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. |
MaxIntraOpParallelismDataset | יוצר מערך נתונים שעוקף את ההקבלה המקסימלית תוך-אופית. |
מיזוג <T> | מעביר את הערך של טנסור זמין מ'כניסות' ל'פלט'. |
MergeDedupData | אופ ממזג אלמנטים של טנזורים שלמים וצפים לנתוני מניעת כפילויות כ-XLA tuple. |
מינימום <T> | מחשב את המינימום של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. |
MirrorPad <T> | מרפד טנזור עם ערכי שיקוף. |
MirrorPadGrad <T> | אופציה של שיפוע עבור 'MirrorPad' אופ. |
MlirPassthroughOp | עוטף חישוב MLIR שרירותי המתבטא כמודול עם פונקציה main() . |
MulNoNan <T> | מחזירה x * y מבחינת אלמנט. |
MutableDenseHashTable | יוצר טבלת גיבוב ריקה המשתמשת בטנזורים כמאגר הגיבוי. |
MutableHashTable | יוצר טבלת גיבוב ריקה. |
MutableHashTableOfTensors | יוצר טבלת גיבוב ריקה. |
מנעול | יוצר משאב Mutex שניתן לנעול על ידי `MutexLock`. |
MutexLock | נועל משאב mutex. |
NcclAllReduce <T מרחיב מספר> | מוציא טנזור המכיל את ההפחתה על פני כל טנסור הקלט. |
NcclBroadcast <T מרחיב מספר> | שולח 'קלט' לכל המכשירים שמחוברים ליציאה. |
NcclReduce <T מרחיב מספר> | מפחית 'קלט' מ-'num_devices' באמצעות 'reduction' למכשיר בודד. |
Ndtri <T מרחיב מספר> | |
השכנים הקרובים ביותר | בוחר את k המרכזים הקרובים ביותר עבור כל נקודה. |
NextAfter <T מרחיב מספר> | מחזירה את הערך המיוצג הבא של `x1` בכיוון של `x2`, מבחינת אלמנט. |
NextIteration <T> | הופך את הקלט שלו לזמין לאיטרציה הבאה. |
NoOp | לא עושה דבר. |
NonDeterministicInts <U> | יוצר באופן לא דטרמיניסטי כמה מספרים שלמים. |
NonMaxSuppressionV5 <T מרחיב מספר> | בוחר בתאוותנות קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של הניקוד, גיזום תיבות בעלות חפיפה גבוהה של צומת-על-איחוד (IOU) עם תיבות שנבחרו בעבר. |
NonSerializableDataset | |
OneHot <U> | מחזיר טנסור חם אחד. |
OnesLike <T> | מחזירה טנסור של אלה עם אותה צורה וסוג כמו x. |
OptimizeDatasetV2 | יוצר מערך נתונים על ידי החלת אופטימיזציות קשורות ל-'input_dataset'. |
אפשרויות מערך נתונים | יוצר מערך נתונים על ידי צירוף tf.data.Options ל-'input_dataset'. |
הוזמן מפה קלה | Op מסיר את כל האלמנטים במיכל הבסיסי. |
OrderedMapIncompleteSize | Op מחזירה את מספר האלמנטים הלא שלמים במיכל הבסיסי. |
OrderedMapPeek | אופ מציץ בערכים במפתח שצוין. |
OrderedMapSize | Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי. |
OrderedMapStage | שלב (מפתח, ערכים) במיכל הבסיסי שמתנהג כמו הזמנה מיכל אסוציאטיבי. |
OrderedMapUnstage | Op מסיר ומחזיר את הערכים המשויכים למפתח מהמיכל הבסיסי. |
OrderedMapUnstageNoKey | Op מסיר ומחזיר את האלמנט (מפתח, ערך) עם הקטן ביותר מפתח מהמיכל הבסיסי. |
OutfeedDequeue <T> | מאחזר טנזור בודד מהזנת החישוב. |
OutfeedDequeueTuple | אחזר ערכים מרובים מהזנת החישוב. |
OutfeedDequeueTupleV2 | אחזר ערכים מרובים מהזנת החישוב. |
OutfeedDequeueV2 <T> | מאחזר טנזור בודד מהזנת החישוב. |
OutfeedEnqueue | הציבו טנסור בהזנת החישוב. |
OutfeedEnqueueTuple | הציבו ערכי Tensor מרובים בהזנת החישוב. |
פד <T> | מרפד טנזור. |
ParallelBatchDataset | |
ParallelConcat <T> | משרשרת רשימה של 'N' טנסורים לאורך הממד הראשון. |
ParallelDynamicStitch <T> | שזר את הערכים מהטנסורים של 'נתונים' לטנזור בודד. |
ParseExampleDatasetV2 | הופך את `input_dataset` המכיל פרוטו של `Example` בתור וקטורים של DT_STRING למערך נתונים של אובייקטים `Tensor` או `SparseTensor` המייצגים את התכונות המנתחות. |
ParseExampleV2 | הופך וקטור של פרוטו tf.Example (כמחרוזות) לטנזורים מוקלדים. |
ParseSequenceExampleV2 | הופך וקטור של פרוטו tf.io.SequenceExample (כמחרוזות) לטנזורים מוקלדים. |
מציין מיקום <T> | מציין מיקום עבור ערך שיוזן לחישוב. |
PlaceholderWithDefault <T> | מציין מיקום שעובר דרך 'קלט' כאשר הפלט שלו לא מוזן. |
הפוך לליניאריזציה מראש | אופ שמייצר ערך טנסור אחד לטנזור אטום. |
PrelinearizeTuple | אופ שמייצר ערכי טנסור מרובים לטנזור וריאתי אטום. |
פרימיטיבי אופ | מחלקה בסיס עבור יישומי Op המגובה Operation אחת. |
הדפס | מדפיס מחרוזת סקלרית. |
PrivateThreadPoolDataset | יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'. |
פרוד <T> | מחשב את המכפלה של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. |
QuantizeAndDequantizeV4 <T מרחיב מספר> | מכונס ואז מבטל טנזור. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T מרחיב מספר> | מחזירה את השיפוע של `QuantizeAndDequantizeV4`. |
QuantizedConcat <T> | משרשרת טנזורים כמותיים לאורך מימד אחד. |
QuantizedConcatV2 <T> | |
QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAandReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAandRequantize <V> | |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | מחשב QuantizedConv2D לכל ערוץ. |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedDepthwiseConv2D <V> | מחשב Conv2D בכמות עומק. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | מחשב Conv2D בכמות עומק עם Bias. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | מחשב Conv2D ממוחשב בעומק עם Bias ו-Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | מחשב Conv2D quantized depthwise עם Bias, Relu ו-Requantize. |
QuantizedMatMulWithBias <W> | מבצע כפל מטריצה כמותית של 'a' במטריצה 'b' עם הטיה add. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W מרחיב את המספר> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | בצע כפל מטריצה כמותית של 'a' במטריצה 'b' עם הטיה add ו-relu fusion. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | בצע כפל מטריצה כמותית של 'a' במטריצה 'b' עם הטיה add ו-relu ו-requantize fusion. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedReshape <T> | מעצב מחדש טנזור כמותי לפי האופציה של Reshape. |
RFFTND <U> | ND fast real Fourier transform. |
RaggedBincount <U extends Number> | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
RaggedCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a ragged tensor input. |
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 | Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers. |
RandomIndexShuffle <T extends Number> | Outputs the position of `value` in a permutation of [0, ..., max_index]. |
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. |
RebatchDataset | Creates a dataset that changes the batch size. |
RebatchDatasetV2 | Creates a dataset that changes the batch size. |
Recv <T> | Receives the named tensor from send_device on recv_device. |
RecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
ReduceAll | Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceAny | Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceMax <T> | Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceMin <T> | Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceProd <T> | Computes the product of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceSum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
RefEnter <T> | Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame. |
RefExit <T> | Exits the current frame to its parent frame. |
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. |
RegisterDatasetV2 | Registers a dataset with the tf.data service. |
Relayout <T> | |
RelayoutLike <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 | Update '*var' according to the adagrad scheme. |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Update '*var' according to the Adam algorithm. |
ResourceApplyKerasMomentum | Update '*var' according to the momentum scheme. |
ResourceConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating gradients. |
ResourceCountUpTo <T extends Number> | Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. |
ResourceGather <U> | Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. |
ResourceGatherNd <U> | |
ResourceScatterAdd | Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterDiv | Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterMax | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation. |
ResourceScatterMin | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation. |
ResourceScatterMul | Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterNdAdd | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdSub | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdUpdate | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ResourceScatterSub | Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterUpdate | Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceSparseApplyAdagradV2 | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
ResourceStridedSliceAssign | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
RetrieveAllTPUEmbeddingParameters | An op that retrieves optimization parameters from embedding to host memory. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | Retrieve ADAM embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Retrieve Adagrad Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Retrieve Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Retrieve centered RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | Retrieve FTRL embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Retrieve frequency estimator embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | Retrieve Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Retrieve RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
Reverse <T> | Reverses specific dimensions of a tensor. |
ReverseSequence <T> | Reverses variable length slices. |
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> | |
RiscCos <T extends Number> | |
RiscDiv <T extends Number> | |
RiscDot <T extends Number> | |
RiscExp <T extends Number> | |
RiscFft <T> | |
RiscFloor <T extends Number> | |
RiscGather <T> | |
RiscImag <U extends Number> | |
RiscIsFinite | |
RiscLog <T extends Number> | |
RiscLogicalAnd | |
RiscLogicalNot | |
RiscLogicalOr | |
RiscMax <T extends Number> | Returns max(x, y) element-wise. |
RiscMin <T extends Number> | |
RiscMul <T extends Number> | |
RiscNeg <T extends Number> | |
RiscPad <T extends Number> | |
RiscPool <T extends Number> | |
RiscPow <T extends Number> | |
RiscRandomUniform | |
RiscReal <U extends Number> | |
RiscReduce <T extends Number> | |
RiscRem <T extends Number> | |
RiscReshape <T extends Number> | |
RiscReverse <T extends Number> | |
RiscScatter <U extends Number> | |
RiscShape <U extends Number> | |
RiscSign <T extends Number> | |
RiscSlice <T extends Number> | |
RiscSort <T extends Number> | |
RiscSqueeze <T> | |
RiscSub <T extends Number> | |
RiscTranspose <T> | |
RiscTriangularSolve <T extends Number> | |
RiscUnary <T extends Number> | |
RngReadAndSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
RngSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
Roll <T> | Rolls the elements of a tensor along an axis. |
SamplingDataset | Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. |
ScaleAndTranslate | |
ScaleAndTranslateGrad <T extends Number> | |
ScatterAdd <T> | Adds sparse updates to a variable reference. |
ScatterDiv <T> | Divides a variable reference by sparse updates. |
ScatterMax <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. |
ScatterMin <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. |
ScatterMul <T> | Multiplies sparse updates into a variable reference. |
ScatterNd <U> | Scatters `updates` into a tensor of shape `shape` according to `indices`. |
ScatterNdAdd <T> | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdMax <T> | Computes element-wise maximum. |
ScatterNdMin <T> | Computes element-wise minimum. |
ScatterNdNonAliasingAdd <T> | Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. |
ScatterNdSub <T> | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdUpdate <T> | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ScatterSub <T> | Subtracts sparse updates to a variable reference. |
ScatterUpdate <T> | Applies sparse updates to a variable reference. |
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. |
SendTPUEmbeddingGradients | Performs gradient updates of embedding tables. |
SetDiff1d <T, U extends Number> | Computes the difference between two lists of numbers or strings. |
SetSize | Number of unique elements along last dimension of input `set`. |
Shape <U extends Number> | Returns the shape of a tensor. |
ShapeN <U extends Number> | Returns shape of tensors. |
ShardDataset | Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. |
ShuffleAndRepeatDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV3 | |
ShutdownDistributedTPU | Shuts down a running distributed TPU system. |
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. |
SleepDataset | |
Slice <T> | Return a slice from 'input'. |
SlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
Snapshot <T> | Returns a copy of the input tensor. |
SnapshotChunkDataset | |
SnapshotDataset | Creates a dataset that will write to / read from a snapshot. |
SnapshotDatasetReader | |
SnapshotNestedDatasetReader | |
SobolSample <T extends Number> | Generates points from the Sobol sequence. |
SpaceToBatchNd <T> | SpaceToBatch for ND tensors of type T. |
SparseApplyAdagradV2 <T> | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
SparseBincount <U extends Number> | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
SparseCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. |
SparseCrossHashed | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseCrossV2 | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseMatrixAdd | Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. |
SparseMatrixMatMul <T> | Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix. |
SparseMatrixMul | Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. |
SparseMatrixNNZ | Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. |
SparseMatrixOrderingAMD | Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. |
SparseMatrixSoftmax | Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixSoftmaxGrad | Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. |
SparseMatrixSparseCholesky | Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. |
SparseMatrixSparseMatMul | Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. |
SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixZeros | Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. |
SparseSegmentMeanGradV2 <T extends Number, U extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentMean. |
SparseSegmentSqrtNGradV2 <T extends Number, U extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSqrtN. |
SparseSegmentSumGrad <T extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSum. |
SparseSegmentSumGradV2 <T extends Number, U 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. |
SplitV <T> | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
Squeeze <T> | Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. |
Stack <T> | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
Stage | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
StageClear | Op removes all elements in the underlying container. |
StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
StatefulRandomBinomial <V extends Number> | |
StatefulStandardNormal <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulStandardNormalV2 <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulTruncatedNormal <U> | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
StatefulUniform <U> | Outputs random values from a uniform distribution. |
StatefulUniformFullInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatefulUniformInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number> | |
StatelessRandomBinomial <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. |
StatelessRandomGammaV2 <V extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
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. |
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 | |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. |
StochasticCastToInt <U extends Number> | Stochastically cast a given tensor from floats to ints. |
StopGradient <T> | Stops gradient computation. |
StridedSlice <T> | Return a strided slice from `input`. |
StridedSliceAssign <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
StridedSliceGrad <U> | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
StringLower | Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. |
StringNGrams <T extends Number> | Creates ngrams from ragged string data. |
StringUpper | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
Sum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
SwitchCond <T> | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
SyncDevice | Synchronizes the device this op is run on. |
TFRecordDatasetV2 | Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files. |
TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
TPUCompileSucceededAssert | Asserts that compilation succeeded. |
TPUEmbeddingActivations | An op enabling differentiation of TPU Embeddings. |
TPUExecute | Op that loads and executes a TPU program on a TPU device. |
TPUExecuteAndUpdateVariables | Op that executes a program with optional in-place variable updates. |
TPUOrdinalSelector | A TPU core selector Op. |
TPUPartitionedInput <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
TPUPartitionedInputV2 <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
TPUPartitionedOutput <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUPartitionedOutputV2 <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
TPUReplicatedInput <T> | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicatedOutput <T> | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
TPUReshardVariables | Op that reshards on-device TPU variables to specified state. |
TPURoundRobin | Round-robin load balancing on TPU cores. |
TemporaryVariable <T> | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
TensorArray | An array of Tensors of given size. |
TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
TensorArrayConcat <T> | Concat the elements from the TensorArray into value `value`. |
TensorArrayGather <T> | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayGrad | Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle. |
TensorArrayGradWithShape | Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. |
TensorArrayPack <T> | |
TensorArrayRead <T> | Read an element from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayScatter | Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements. |
TensorArraySize | Get the current size of the TensorArray. |
TensorArraySplit | Split the data from the input value into TensorArray elements. |
TensorArrayUnpack | |
TensorArrayWrite | Push an element onto the tensor_array. |
TensorListConcat <T> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListConcatLists | |
TensorListConcatV2 <U> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListElementShape <T extends Number> | The shape of the elements of the given list, as a tensor. |
TensorListFromTensor | Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`. |
TensorListGather <T> | Creates a Tensor by indexing into the TensorList. |
TensorListGetItem <T> | |
TensorListLength | Returns the number of tensors in the input tensor list. |
TensorListPopBack <T> | Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element. |
TensorListPushBack | Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`. |
TensorListPushBackBatch | |
TensorListReserve | List of the given size with empty elements. |
TensorListResize | Resizes the list. |
TensorListScatter | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListScatterIntoExistingList | Scatters tensor at indices in an input list. |
TensorListScatterV2 | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListSetItem | |
TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
TensorListStack <T> | Stacks all tensors in the list. |
TensorMapErase | Returns a tensor map with item from given key erased. |
TensorMapHasKey | Returns whether the given key exists in the map. |
TensorMapInsert | Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. |
TensorMapLookup <U> | Returns the value from a given key in a tensor map. |
TensorMapSize | Returns the number of tensors in the input tensor map. |
TensorMapStackKeys <T> | Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. |
TensorScatterAdd <T> | Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterMax <T> | 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`. |
ThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
ThreadPoolHandle | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
Tile <T> | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
Timestamp | Provides the time since epoch in seconds. |
ToBool | Converts a tensor to a scalar predicate. |
TopKUnique | Returns the TopK unique values in the array in sorted order. |
TopKWithUnique | Returns the TopK values in the array in sorted order. |
TpuHandleToProtoKey | Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format. |
TridiagonalMatMul <T> | Calculate product with tridiagonal matrix. |
TridiagonalSolve <T> | Solves tridiagonal systems of equations. |
Unbatch <T> | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
UnbatchGrad <T> | Gradient of Unbatch. |
UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
UnicodeDecode <T extends Number> | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
UnicodeEncode | Encode a tensor of ints into unicode strings. |
UniformDequantize <U extends Number> | Perform dequantization on the quantized Tensor `input`. |
UniformQuantize <U> | Perform quantization on Tensor `input`. |
UniformQuantizedAdd <T> | Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
UniformQuantizedClipByValue <T> | Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`. |
UniformQuantizedConvolution <U> | Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedDot <U> | Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformRequantize <U> | Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters. |
Unique <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
UniqueWithCounts <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UnravelIndex <T extends Number> | Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. |
UnsortedSegmentJoin | |
Unstack <T> | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
UnwrapDatasetVariant | |
UpperBound <U extends Number> | Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
VarIsInitializedOp | Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. |
Variable <T> | Holds state in the form of a tensor that persists across steps. |
VariableShape <T extends Number> | Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. |
Where | Returns locations of nonzero / true values in a tensor. |
Where3 <T> | Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`. |
WindowOp | |
WorkerHeartbeat | Worker heartbeat op. |
WrapDatasetVariant | |
WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
XlaConcatND <T> | Concats input tensor across all dimensions. |
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. |
XlaSendTPUEmbeddingGradients | An op that performs gradient updates of embedding tables. |
XlaSendToHost | An op to send a tensor to the host. |
XlaSplitND <T> | Splits input tensor across all dimensions. |
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. |