Op

antarmuka publik Op

Subkelas Tidak Langsung yang Diketahui

Batalkan , Semua , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV2 , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTableOfTensors , AnonymousRandomSeedGenerator , Anonymous ousSeedGenerator , Any , dan 748 lainnya.

Menggugurkan	Naikkan pengecualian untuk membatalkan proses saat dipanggil.
Semua	Menghitung "logis dan" elemen di seluruh dimensi tensor.
SemuaKeSemua <T>	Operasi untuk bertukar data di seluruh replika TPU.
AnonimHashTable	Membuat tabel hash anonim yang tidak diinisialisasi.
AnonimIteratorV2	Sebuah wadah untuk sumber daya iterator.
AnonimIteratorV3	Sebuah wadah untuk sumber daya iterator.
AnonymousMemoryCache
MultiDeviceIterator Anonim	Sebuah wadah untuk sumber daya iterator multi perangkat.
AnonimMultiDeviceIteratorV3	Sebuah wadah untuk sumber daya iterator multi perangkat.
AnonymousMutableDenseHashTable	Membuat tabel hash anonim kosong yang dapat diubah yang menggunakan tensor sebagai penyimpanan pendukung.
AnonymousMutableHashTable	Membuat tabel hash kosong anonim yang dapat diubah.
AnonymousMutableHashTableOfTensors	Membuat tabel hash nilai vektor kosong yang dapat diubah dan anonim.
Generator Benih Acak Anonim
Generator Benih Anonim
Setiap	Menghitung "logis atau" elemen di seluruh dimensi tensor.
TerapkanAdagradV2 <T>	Perbarui '*var' sesuai dengan skema adagrad.
ApproxTopK <T memperluas Nomor>	Mengembalikan nilai min/maks k dan indeks operan masukannya dengan cara perkiraan.
Tegaskan Kumpulan Data Kardinalitas
Tegaskan Kumpulan Data Berikutnya	Transformasi yang menegaskan transformasi mana yang terjadi selanjutnya.
AssertPrevDataset	Transformasi yang menegaskan transformasi mana yang terjadi sebelumnya.
Tegaskan Itu	Menegaskan bahwa kondisi yang diberikan benar.
Tetapkan <T>	Perbarui 'ref' dengan menetapkan 'nilai' padanya.
TetapkanTambahkan <T>	Perbarui 'ref' dengan menambahkan 'nilai' ke dalamnya.
TetapkanTambahkanVariableOp	Menambahkan nilai ke nilai variabel saat ini.
TetapkanSub <T>	Perbarui 'ref' dengan mengurangi 'nilai' darinya.
TetapkanSubVariableOp	Mengurangi nilai dari nilai variabel saat ini.
TetapkanVariabelOp	Menetapkan nilai baru ke variabel.
TetapkanVariabelXlaConcatND	Menggabungkan tensor masukan di semua dimensi.
Kumpulan Data AutoShard	Membuat himpunan data yang memecah himpunan data masukan.
Pemecahan Segitiga Berpita <T>
Penghalang	Mendefinisikan penghalang yang bertahan di berbagai eksekusi grafik.
PenghalangTutup	Menutup penghalang yang diberikan.
PenghalangUkuran Tidak Lengkap	Menghitung jumlah elemen yang tidak lengkap dalam penghalang tertentu.
BarrierInsertMany	Untuk setiap kunci, berikan nilai masing-masing ke komponen yang ditentukan.
PenghalangSiapUkuran	Menghitung jumlah elemen lengkap dalam penghalang tertentu.
PenghalangAmbilBanyak	Mengambil sejumlah elemen lengkap dari penghalang.
Kelompok	Mengelompokkan semua tensor masukan secara nondeterministik.
BatchMatMulV2 <T>	Mengalikan irisan dua tensor secara berkelompok.
BatchMatMulV3 <V>	Mengalikan irisan dua tensor secara berkelompok.
BatchToSpace <T>	BatchToSpace untuk tensor 4-D tipe T.
BatchToSpaceNd <T>	BatchToSpace untuk tensor ND tipe T.
BesselI0 <T memperluas Nomor>
BesselI1 <T memperluas Nomor>
BesselJ0 <T memperluas Nomor>
BesselJ1 <T memperluas Nomor>
BesselK0 <T memperluas Nomor>
BesselK0e <T memperluas Nomor>
BesselK1 <T memperluas Nomor>
BesselK1e <T memperluas Nomor>
BesselY0 <T memperluas Nomor>
BesselY1 <T memperluas Nomor>
Bitcast <U>	Mem-bitcast tensor dari satu jenis ke jenis lainnya tanpa menyalin data.
BlockLSTM <T memperluas Nomor>	Menghitung propagasi maju sel LSTM untuk semua langkah waktu.
BlockLSTMGrad <T memperluas Nomor>	Menghitung propagasi mundur sel LSTM untuk seluruh urutan waktu.
BlockLSTMGradV2 <T memperluas Nomor>	Menghitung propagasi mundur sel LSTM untuk seluruh urutan waktu.
BlockLSTMV2 <T memperluas Nomor>	Menghitung propagasi maju sel LSTM untuk semua langkah waktu.
BoostedTreesAggregateStats	Mengumpulkan ringkasan akumulasi statistik untuk batch.
BoostedTreesBucketize	Masukkan setiap fitur ke dalam keranjang berdasarkan batasan keranjang.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit	Menghitung keuntungan untuk setiap fitur dan mengembalikan informasi pemisahan terbaik untuk fitur tersebut.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2	Menghitung keuntungan untuk setiap fitur dan mengembalikan informasi pemisahan terbaik untuk setiap node.
BoostedTreesHitungKeuntungan TerbaikPerFitur	Menghitung keuntungan untuk setiap fitur dan mengembalikan informasi pemisahan terbaik untuk fitur tersebut.
BoostedTreesCenterBias	Menghitung prior dari data pelatihan (bias) dan mengisi node pertama dengan logit sebelumnya.
BoostedTreesCreateEnsemble	Membuat model ansambel pohon dan mengembalikan pegangannya.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	Buat Sumber Daya untuk Aliran Kuantil.
BoostedTreesDeserializeEnsemble	Deserialisasi konfigurasi ansambel pohon berseri dan menggantikan pohon saat ini ansambel.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Membuat pegangan ke BoostedTreesEnsembleResource
Output BoostedTreesExampleDebug	Output debug/interpretabilitas model untuk setiap contoh.
Ringkasan BoostedTreesFlushQuantile	Hapus ringkasan kuantil dari setiap sumber daya aliran kuantil.
BoostedTreesGetEnsembleStates	Mengambil token stempel sumber daya ansambel pohon, jumlah pohon, dan statistik pertumbuhan.
BoostedTreesMakeQuantileSummaries	Membuat ringkasan kuantil untuk batch.
Ringkasan BoostedTreesMakeStats	Membuat ringkasan akumulasi statistik untuk batch.
BoostedTreesPredict	Menjalankan beberapa prediktor ansambel regresi aditif pada instans masukan dan menghitung logit.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries	Tambahkan ringkasan kuantil ke setiap sumber daya aliran kuantil.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	Deserialisasi batas bucket dan tanda siap ke QuantileAccumulator saat ini.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	Hapus ringkasan untuk sumber daya aliran kuantil.
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	Hasilkan batas keranjang untuk setiap fitur berdasarkan akumulasi ringkasan.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Membuat pegangan ke BoostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesSerializeEnsemble	Membuat serial ansambel pohon menjadi proto.
BoostedTreesSparseAggregateStats	Mengumpulkan ringkasan akumulasi statistik untuk batch.
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit	Menghitung keuntungan untuk setiap fitur dan mengembalikan informasi pemisahan terbaik untuk fitur tersebut.
BoostedTreesTrainingPredict	Menjalankan beberapa prediktor ansambel regresi aditif pada instans masukan dan menghitung pembaruan ke log yang di-cache.
BoostedTreesUpdateEnsemble	Memperbarui ansambel pohon dengan menambahkan lapisan ke pohon terakhir yang sedang ditanam atau dengan memulai pohon baru.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2	Memperbarui ansambel pohon dengan menambahkan lapisan ke pohon terakhir yang sedang ditanam atau dengan memulai pohon baru.
BroadcastDynamicShape <T memperluas Nomor>	Kembalikan bentuk s0 op s1 dengan siaran.
BroadcastGradientArgs <T memperluas Nomor>	Kembalikan indeks reduksi untuk menghitung gradien s0 op s1 dengan siaran.
Siaran Ke <T>	Siarkan array untuk bentuk yang kompatibel.
Buat ember	Mengelompokkan 'masukan' berdasarkan 'batas'.
Komponen CSRSparseMatrix <T>	Membacakan komponen CSR pada `indeks` batch.
CSRSparseMatrixToDense <T>	Ubah CSRSparseMatrix (mungkin dalam batch) menjadi padat.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T>	Mengonversi CSRSparesMatrix (mungkin dalam batch) menjadi SparseTensor.
Kumpulan Data CSV
CSVDatasetV2
CTCLossV2	Menghitung Kerugian CTC (probabilitas log) untuk setiap entri batch.
CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T memperluas Nomor>	Memeriksa tensor untuk nilai NaN, -Inf, dan +Inf.
Pilih Kumpulan Data Tercepat
KlipDenganNilai <T>	Klip nilai tensor ke min dan maks tertentu.
SusunTPUEmbeddingMemory	Sebuah operasi yang menggabungkan proto konfigurasi memori yang dikodekan string dari semua host.
CollectiveAllToAllV2 <T memperluas Nomor>	Saling menukar beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik.
CollectiveAllToAllV3 <T memperluas Nomor>	Saling menukar beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik.
CollectiveAssignGroupV2	Tetapkan kunci grup berdasarkan tugas grup.
KolektifBcastRecvV2 <U>	Menerima siaran nilai tensor dari perangkat lain.
KolektifBcastSendV2 <T>	Menyiarkan nilai tensor ke satu atau beberapa perangkat lain.
CollectiveGather <T memperluas Nomor>	Saling mengakumulasi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik.
CollectiveGatherV2 <T memperluas Nomor>	Saling mengakumulasi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik.
KolektifInisialisasiKomunikator	Menginisialisasi grup untuk operasi kolektif.
KolektifPermute <T>	Opsi untuk mengubah posisi tensor di seluruh instance TPU yang direplikasi.
CollectiveReduceScatterV2 <T memperluas Nomor>	Saling mengurangi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang sama dan menyebarkan hasilnya.
CollectiveReduceV2 <T memperluas Nomor>	Saling mereduksi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik.
CollectiveReduceV3 <T memperluas Nomor>	Saling mereduksi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik.
GabunganNonMaxSuppression	Dengan rakus memilih subset kotak pembatas dalam urutan skor yang menurun, Operasi ini melakukan non_max_suppression pada input per batch, di semua kelas.
CompositeTensorVariantFromComponents	Mengkodekan nilai `ExtensionType` menjadi Tensor skalar `varian`.
KompositTensorVariantToComponents	Mendekode Tensor skalar `varian` menjadi nilai `ExtensionType`.
Elemen Kompres	Mengompresi elemen kumpulan data.
HitungUkuranBatch	Menghitung ukuran batch statis dari kumpulan data tanpa batch parsial.
ComputeDedupDataTupleMask	Sebuah operasi menghitung tuple mask data deduplikasi dari inti penyematan.
Sambungan <T>	Menggabungkan tensor sepanjang satu dimensi.
Konfigurasikan Dan Inisialisasi TPU Global	Sebuah operasi yang menyiapkan struktur terpusat untuk sistem TPU terdistribusi.
KonfigurasikanTPU Terdistribusi	Menyiapkan struktur terpusat untuk sistem TPU terdistribusi.
Konfigurasikan TPUEmbedding	Menyiapkan TPUEmbedding dalam sistem TPU terdistribusi.
KonfigurasikanTPUEmbeddingHost	Sebuah operasi yang mengonfigurasi perangkat lunak TPUEmbedding pada sebuah host.
KonfigurasikanTPUEmbeddingMemory	Sebuah operasi yang mengonfigurasi perangkat lunak TPUEmbedding pada sebuah host.
HubungkanTPUEmbeddingHosts	Sebuah operasi yang mengatur komunikasi antara contoh perangkat lunak host TPUEmbedding setelah ConfigureTPUEmbeddingHost dipanggil di setiap host.
Konstan <T>	Operator yang menghasilkan nilai konstan.
KonsumsiMutexLock	Operasi ini menggunakan kunci yang dibuat oleh `MutexLock`.
KontrolPemicu	Tidak melakukan apa-apa.
Konv <T memperluas Angka>	Menghitung konvolusi ND yang diberikan (N+1+batch_dims)-D `input` dan (N+2)-D `filter` tensor.
Conv2DBackpropFilterV2 <T memperluas Nomor>	Menghitung gradien konvolusi sehubungan dengan filter.
Conv2DBackpropInputV2 <T memperluas Nomor>	Menghitung gradien konvolusi sehubungan dengan input.
Salin <T>	Salin tensor dari CPU-ke-CPU atau GPU-ke-GPU.
SalinHost <T>	Salin tensor ke host.
SalinToMesh <T>
SalinToMeshGrad <T>
CountUpTo <T memperluas Angka>	Menambah 'ref' hingga mencapai 'batas'.
CrossReplicaSum <T memperluas Angka>	Opsi untuk menjumlahkan masukan di seluruh instans TPU yang direplikasi.
CudnnRNNBackpropV3 <T memperluas Nomor>	Langkah backprop dari CudnnRNNV3.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T memperluas Nomor>	Mengonversi parameter CudnnRNN dari bentuk kanonik ke bentuk yang dapat digunakan.
CudnnRNNNParamsToCanonicalV2 <T memperluas Nomor>	Mengambil parameter CudnnRNN dalam bentuk kanonik.
CudnnRNNV3 <T memperluas Nomor>	RNN yang didukung oleh cuDNN.
CumulativeLogsumexp <T memperluas Angka>	Hitung produk kumulatif tensor `x` sepanjang `sumbu`.
D TensorRestoreV2
DTensorSetGlobalTPUArray	Sebuah operasi yang menginformasikan sejumlah id global dari semua TPU dalam sistem.
DataServiceDataset	Membuat kumpulan data yang membaca data dari layanan tf.data.
DataServiceDatasetV2	Membuat kumpulan data yang membaca data dari layanan tf.data.
Kardinalitas Kumpulan Data	Mengembalikan kardinalitas `input_dataset`.
Kumpulan DataDariGrafik	Membuat kumpulan data dari `graph_def` yang diberikan.
Kumpulan DataKeGraphV2	Mengembalikan GraphDef serial yang mewakili `input_dataset`.
Dawsn <T memperluas Nomor>
DebugGradientIdentity <T>	Operasi identitas untuk debugging gradien.
DebugGradientRefIdentity <T>	Operasi identitas untuk debugging gradien.
Identitas Debug <T>	Menyediakan pemetaan identitas tensor input tipe non-Ref untuk debugging.
DebugIdentityV2 <T>	Debug Identitas V2 Op.
DebugIdentityV3 <T>	Menyediakan pemetaan identitas tensor input tipe non-Ref untuk debugging.
DebugNanCount	Operasi Penghitung Nilai NaN Debug.
DebugNumericSummary	Ringkasan Numerik Debug Op.
DebugNumericSummaryV2 <U memperluas Nomor>	Ringkasan Numerik Debug V2 Op.
DecodeImage <T memperluas Nomor>	Berfungsi untuk decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg, dan decode_png.
DecodePaddedRaw <T memperluas Nomor>	Menafsirkan ulang byte string sebagai vektor angka.
DekodeProto	Operasi mengekstrak bidang dari pesan buffer protokol serial menjadi tensor.
Salinan Dalam <T>	Membuat salinan `x`.
HapusIterator	Sebuah wadah untuk sumber daya iterator.
HapusMemoryCache
HapusMultiDeviceIterator	Sebuah wadah untuk sumber daya iterator.
HapusRandomSeedGenerator
HapusSeedGenerator
HapusSessionTensor	Hapus tensor yang ditentukan oleh pegangannya di sesi tersebut.
DenseBincount <U memperluas Nomor>	Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam array bilangan bulat.
DenseCountSparseOutput <U memperluas Angka>	Melakukan penghitungan bin keluaran jarang untuk masukan tf.tensor.
PadatToCSRSparseMatrix	Mengonversi tensor padat menjadi CSRSparseMatrix (mungkin dalam batch).
HancurkanResourceOp	Menghapus sumber daya yang ditentukan oleh pegangan.
HancurkanVariabel Sementara <T>	Menghancurkan variabel sementara dan mengembalikan nilai akhirnya.
Indeks Perangkat	Kembalikan indeks perangkat tempat operasi dijalankan.
DirectedInterleaveDataset	Pengganti `InterleaveDataset` pada daftar tetap kumpulan data `N`.
NonaktifkanCopyOnRead	Mematikan mode salin-saat-baca.
DidistribusikanSimpan
DrawBoundingBoxesV2 <T memperluas Nomor>	Gambarlah kotak pembatas pada kumpulan gambar.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
Generator DummySeed
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch	Memudahkan porting kode yang menggunakan tf.nn.embedding_lookup_sparse().
DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch
Partisi Dinamis <T>	Partisi `data` menjadi tensor `num_partitions` menggunakan indeks dari `partitions`.
Jahitan Dinamis <T>	Sisipkan nilai dari tensor `data` ke dalam satu tensor.
Sunting Jarak	Menghitung Jarak Edit Levenshtein (mungkin dinormalisasi).
Ya <U>	Menghitung dekomposisi eigen dari satu atau lebih matriks persegi.
Einsum <T>	Kontraksi tensor menurut konvensi penjumlahan Einstein.
Kosong <T>	Membuat tensor dengan bentuk tertentu.
Daftar Tensor Kosong	Membuat dan mengembalikan daftar tensor kosong.
KosongTensorMap	Membuat dan mengembalikan peta tensor kosong.
EnkodeProto	Operasi ini membuat serial pesan protobuf yang disediakan di tensor input.
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch	Memudahkan porting kode yang menggunakan tf.nn.embedding_lookup_sparse().
EnqueueTPUEmbeddingBatch	Sebuah operasi yang memasukkan daftar tensor batch masukan ke TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch	Sebuah operasi yang memasukkan daftar tensor batch masukan ke TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	Memudahkan porting kode yang menggunakan tf.nn.embedding_lookup().
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch	Sebuah operasi yang memasukkan indeks masukan TPUEmbedding dari SparseTensor.
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch	Memudahkan porting kode yang menggunakan tf.nn.embedding_lookup_sparse().
Pastikan Bentuk <T>	Memastikan bentuk tensor sesuai dengan bentuk yang diharapkan.
Masukkan <T>	Membuat atau menemukan bingkai anak, dan membuat `data` tersedia untuk bingkai anak.
Erfinv <T memperluas Nomor>
Norma Euclidean <T>	Menghitung norma euclidean elemen di seluruh dimensi tensor.
JalankanTPUEmbeddingPartitioner	Sebuah operasi yang mengeksekusi partisi TPUEmbedding pada konfigurasi pusat perangkat dan menghitung ukuran HBM (dalam byte) yang diperlukan untuk operasi TPUEmbedding.
Keluar <T>	Keluar dari frame saat ini ke frame induknya.
PerluasDim <T>	Menyisipkan dimensi 1 ke dalam bentuk tensor.
Kumpulan DataAutoShard Eksperimental	Membuat himpunan data yang memecah himpunan data masukan.
Kumpulan DataExperimentalBytesProductStats	Mencatat ukuran byte setiap elemen `input_dataset` di StatsAggregator.
Set Data EksperimentalPilihTercepat
Kardinalitas Kumpulan Data Eksperimental	Mengembalikan kardinalitas `input_dataset`.
ExperimentalDatasetToTFRecord	Menulis kumpulan data tertentu ke file tertentu menggunakan format TFRecord.
Kumpulan Data EksperimentalDenseToSparseBatch	Membuat himpunan data yang mengelompokkan elemen masukan ke dalam SparseTensor.
Kumpulan DataExperimentalLatencyStats	Merekam latensi produksi elemen `input_dataset` di StatsAggregator.
Kumpulan Data Pencocokan Eksperimental
Kumpulan Data EksperimentalMaxIntraOpParallelism	Membuat kumpulan data yang mengesampingkan paralelisme intra-operasi maksimum.
Kumpulan DataParseExample Eksperimental	Mengubah `input_dataset` yang berisi proto `Contoh` sebagai vektor DT_STRING menjadi kumpulan data objek `Tensor` atau `SparseTensor` yang mewakili fitur yang diurai.
Set DataPoolPrivateThreadPool Eksperimental	Membuat himpunan data yang menggunakan kumpulan thread khusus untuk menghitung `input_dataset`.
Kumpulan Data Acak Eksperimental	Membuat Kumpulan Data yang mengembalikan nomor pseudorandom.
Kumpulan Data EksperimentalRebatch	Membuat kumpulan data yang mengubah ukuran batch.
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
Set Data Jendela Geser Eksperimental	Membuat kumpulan data yang melewati jendela geser ke `input_dataset`.
Set DataSql Eksperimental	Membuat himpunan data yang menjalankan kueri SQL dan mengeluarkan baris kumpulan hasil.
Pegangan Agregator Statistik Eksperimental	Membuat sumber daya manajer statistik.
Ringkasan ExperimentalStatsAggregator	Menghasilkan ringkasan statistik apa pun yang dicatat oleh manajer statistik tertentu.
Kumpulan Data EksperimentalUnbatch	Kumpulan data yang membagi elemen masukannya menjadi beberapa elemen.
Ekspansi <T extends Number>
EkstrakGlimpseV2	Mengekstrak sekilas dari tensor masukan.
ExtractVolumePatches <T memperluas Nomor>	Ekstrak `patch` dari `input` dan letakkan di dimensi output `"kedalaman"`.
FFTND <T>	Transformasi Fourier cepat ND.
Konfigurasi FileSystemSet	Atur konfigurasi sistem file.
Isi <U>	Membuat tensor yang diisi dengan nilai skalar.
SelesaikanDataset	Membuat kumpulan data dengan menerapkan `tf.data.Options` ke `input_dataset`.
SelesaikanTPUEmbedding	Sebuah operasi yang menyelesaikan konfigurasi TPUEmbedding.
Sidik jari	Menghasilkan nilai sidik jari.
FresnelCos <T memperluas Nomor>
FresnelSin <T memperluas Nomor>
FusedBatchNormGradV3 <T memperluas Nomor, U memperluas Nomor>	Gradien untuk normalisasi batch.
FusedBatchNormV3 <T memperluas Nomor, U memperluas Nomor>	Normalisasi batch.
GRUBlockCell <T memperluas Nomor>	Menghitung propagasi maju sel GRU untuk 1 langkah waktu.
GRUBlockCellGrad <T memperluas Nomor>	Menghitung propagasi balik sel GRU untuk 1 langkah waktu.
Kumpulkan <T>	Kumpulkan irisan dari sumbu `params` `sumbu` menurut `indeks`.
KumpulkanNd <T>	Kumpulkan irisan dari `params` menjadi Tensor dengan bentuk yang ditentukan oleh `indeks`.
Hasilkan Proposal BoundingBox	Operasi ini menghasilkan Wilayah Minat dari kotak pembatas tertentu (bbox_deltas) jangkar wrt yang dikodekan sesuai dengan persamaan 2 di arXiv:1506.01497 Operasi memilih kotak penilaian `pre_nms_topn` teratas, mendekodekannya sehubungan dengan jangkar, menerapkan penekanan non-maksimal pada kotak yang tumpang tindih dengan nilai interseksi-over-union (iou) yang lebih tinggi dari `nms_threshold`, membuang kotak yang sisinya lebih pendek kurang dari ` ukuran_minimal`.
DapatkanElementAtIndex	Mendapatkan elemen pada indeks yang ditentukan dalam kumpulan data.
Dapatkan Opsi	Mengembalikan `tf.data.Options` yang dilampirkan ke `input_dataset`.
DapatkanSessionHandle	Simpan tensor masukan dalam keadaan sesi saat ini.
DapatkanSessionTensor <T>	Dapatkan nilai tensor yang ditentukan oleh pegangannya.
Gradien	Menambahkan operasi untuk menghitung turunan parsial dari jumlah `y` s wrt `x` s, yaitu `d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2...` Jika nilai `Options.dx()` ditetapkan, nilai tersebut adalah turunan parsial simbolis awal dari beberapa fungsi kerugian `L` wrt
GaransiConst <T>	Memberikan jaminan pada runtime TF bahwa tensor masukan adalah konstan.
Tabel Hash	Membuat tabel hash yang tidak diinisialisasi.
HistogramFixedWidth <U memperluas Angka>	Kembalikan histogram nilai.
JIKA FFTND <T>	Transformasi Fourier cepat terbalik ND.
IRFFTND <U memperluas Nomor>	ND membalikkan transformasi Fourier yang sangat cepat.
Identitas <T>	Mengembalikan tensor dengan bentuk dan konten yang sama dengan tensor atau nilai masukan.
IdentitasN	Mengembalikan daftar tensor dengan bentuk dan konten yang sama dengan input tensor.
AbaikanErrorsDataset	Membuat kumpulan data yang berisi elemen `input_dataset` yang mengabaikan kesalahan.
ImageProjectiveTransformV2 <T memperluas Angka>	Menerapkan transformasi yang diberikan ke setiap gambar.
ImageProjectiveTransformV3 <T memperluas Angka>	Menerapkan transformasi yang diberikan ke setiap gambar.
Konstanta Abadi <T>	Mengembalikan tensor yang tidak dapat diubah dari wilayah memori.
InfeedDequeue <T>	Opsi placeholder untuk nilai yang akan dimasukkan ke dalam perhitungan.
InfeedDequeueTuple	Mengambil beberapa nilai dari infeed sebagai tupel XLA.
Antrean Infeed	Sebuah operasi yang memasukkan satu nilai Tensor ke dalam komputasi.
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer	Sebuah operasi yang memasukkan buffer yang telah dipralinearisasi ke dalam pengumpan TPU.
InfeedEnqueueTuple	Memasukkan beberapa nilai Tensor ke dalam komputasi sebagai tupel XLA.
Inisialisasi Tabel	Penginisialisasi tabel yang masing-masing menggunakan dua tensor untuk kunci dan nilai.
InisialisasiTableFromDataset
InisialisasiTableFromTextFile	Menginisialisasi tabel dari file teks.
Tambahkan <T>	Menambahkan v ke dalam baris x tertentu.
InplaceSub <T>	Kurangi `v` ke dalam baris `x` yang ditentukan.
Pembaruan Inplace <T>	Memperbarui baris tertentu 'i' dengan nilai 'v'.
IsBoostedTreesEnsembleInisialisasi	Memeriksa apakah ansambel pohon telah diinisialisasi.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInisialisasi	Memeriksa apakah aliran kuantil telah diinisialisasi.
IsTPUEmbeddingInisialisasi	Apakah TPU Embedding diinisialisasi dalam sistem TPU terdistribusi.
IsVariableInisialisasi	Memeriksa apakah tensor telah diinisialisasi.
Regresi Isotonik <U memperluas Angka>	Memecahkan sejumlah masalah regresi isotonik.
IteratorGetDevice	Mengembalikan nama perangkat tempat `sumber daya` ditempatkan.
Inisialisasi KMC2Chain	Mengembalikan indeks titik data yang harus ditambahkan ke kumpulan benih.
Inisialisasi KmeansPlusPlus	Memilih num_to_sample baris input menggunakan kriteria KMeans++.
Statistik Pesanan Kth	Menghitung statistik urutan ke-K dari kumpulan data.
Kumpulan Data LMDB	Membuat himpunan data yang memancarkan pasangan nilai kunci dalam satu atau beberapa file LMDB.
LSTMBlockCell <T memperluas Nomor>	Menghitung propagasi maju sel LSTM untuk 1 langkah waktu.
LSTMBlockCellGrad <T memperluas Nomor>	Menghitung propagasi mundur sel LSTM untuk 1 langkah waktu.
LinSpace <T memperluas Nomor>	Menghasilkan nilai dalam suatu interval.
DaftarDataset	Membuat kumpulan data yang memancarkan masing-masing `tensor` satu kali.
LoadAllTPUEmbeddingParameters	Sebuah operasi yang memuat parameter pengoptimalan ke dalam memori penyematan.
LoadTPUEmbeddingADAMParameter	Muat parameter penyematan ADAM.
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Muat parameter penyematan Adadelta.
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters	Muat parameter penyematan Adagrad Momentum.
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters	Muat parameter penyematan Adagrad.
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Memuat parameter penyematan RMSProp yang terpusat.
LoadTPUEmbeddingFTRLParameter	Muat parameter penyematan FTRL.
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	Memuat parameter penyematan penaksir frekuensi.
MuatTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Memuat parameter penyematan MDL Adagrad Light.
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters	Muat parameter penyematan Momentum.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Muat parameter penyematan Adagrad proksimal.
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters	Muat parameter penyematan RMSProp.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Muat parameter penyematan SGD.
LookupTableExport <T, U>	Menampilkan semua kunci dan nilai dalam tabel.
PencarianTabelTemukan <U>	Mencari kunci dalam tabel, menampilkan nilai yang sesuai.
Impor Tabel Pencarian	Menggantikan isi tabel dengan kunci dan nilai yang ditentukan.
Sisipkan Tabel Pencarian	Memperbarui tabel untuk mengaitkan kunci dengan nilai.
LookupTableRemove	Menghapus kunci dan nilai terkaitnya dari tabel.
Ukuran Tabel Pencarian	Menghitung jumlah elemen dalam tabel yang diberikan.
LoopCond	Meneruskan masukan ke keluaran.
Batas Bawah <U memperluas Angka>	Menerapkan batas_bawah (nilai_pencarian_diurutkan, nilai) di sepanjang setiap baris.
Lu <T, U memperluas Nomor>	Menghitung dekomposisi LU dari satu atau lebih matriks persegi.
Jadikan Unik	Jadikan semua elemen dalam dimensi non-Batch unik, namun \"dekat\" dengannya nilai awal mereka.
Jelas Peta	Op menghapus semua elemen dalam wadah yang mendasarinya.
Ukuran PetaTidak Lengkap	Op mengembalikan jumlah elemen yang tidak lengkap dalam wadah yang mendasarinya.
Peek Peta	Op mengintip nilai pada kunci yang ditentukan.
Ukuran peta	Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasarinya.
Panggung Peta	Tahap (kunci, nilai) dalam wadah dasar yang berperilaku seperti tabel hash.
PetaTidak Panggung	Op menghapus dan mengembalikan nilai yang terkait dengan kunci dari wadah di bawahnya.
MapUnstageNoKey	Op menghapus dan mengembalikan acak (kunci, nilai) dari wadah di bawahnya.
MatrixDiagPartV2 <T>	Mengembalikan bagian diagonal batch dari tensor batch.
MatrixDiagPartV3 <T>	Mengembalikan bagian diagonal batch dari tensor batch.
MatriksDiagV2 <T>	Mengembalikan tensor diagonal kumpulan dengan nilai diagonal kumpulan tertentu.
MatriksDiagV3 <T>	Mengembalikan tensor diagonal kumpulan dengan nilai diagonal kumpulan tertentu.
MatriksSetDiagV2 <T>	Mengembalikan tensor matriks batch dengan nilai diagonal batch baru.
MatriksSetDiagV3 <T>	Mengembalikan tensor matriks batch dengan nilai diagonal batch baru.
Maks <T>	Menghitung jumlah maksimum elemen di seluruh dimensi tensor.
Kumpulan Data MaxIntraOpParallelism	Membuat kumpulan data yang mengesampingkan paralelisme intra-operasi maksimum.
Gabungkan <T>	Meneruskan nilai tensor yang tersedia dari `inputs` ke `output`.
GabungkanDedupData	Sebuah operasi menggabungkan elemen integer dan tensor float menjadi data deduplikasi sebagai tupel XLA.
Minimal <T>	Menghitung jumlah minimum elemen di seluruh dimensi tensor.
CerminPad <T>	Mengisi tensor dengan nilai cermin.
MirrorPadGrad <T>	Operasi gradien untuk operasi `MirrorPad`.
MlirPassthroughOp	Membungkus komputasi MLIR arbitrer yang dinyatakan sebagai modul dengan fungsi main().
MulNoNan <T>	Mengembalikan x * y berdasarkan elemen.
MutableDenseHashTable	Membuat tabel hash kosong yang menggunakan tensor sebagai penyimpanan pendukung.
TabelHash yang Dapat Diubah	Membuat tabel hash kosong.
MutableHashTableOfTensor	Membuat tabel hash kosong.
muteks	Membuat sumber daya Mutex yang dapat dikunci dengan `MutexLock`.
Kunci Mutex	Mengunci sumber daya mutex.
NcclAllReduce <T memperluas Nomor>	Menghasilkan tensor yang berisi reduksi di semua tensor masukan.
NcclBroadcast <T memperluas Nomor>	Mengirim `input` ke semua perangkat yang terhubung ke output.
NcclReduce <T memperluas Nomor>	Mengurangi `input` dari `num_devices` menggunakan `reduction` ke satu perangkat.
Ndtri <T memperluas Nomor>
Tetangga Terdekat	Memilih k pusat terdekat untuk setiap titik.
BerikutnyaSetelah <T memperluas Nomor>	Mengembalikan nilai `x1` berikutnya yang dapat direpresentasikan ke arah `x2`, berdasarkan elemen.
Iterasi Berikutnya <T>	Membuat masukannya tersedia untuk iterasi berikutnya.
Tidak ada operasi	Tidak melakukan apa-apa.
NonDeterministicInts <U>	Secara non-deterministik menghasilkan beberapa bilangan bulat.
NonMaxSuppressionV5 <T memperluas Angka>	Dengan rakus memilih subset kotak pembatas dalam urutan skor yang menurun, memangkas kotak-kotak yang memiliki interseksi-over-union (IOU) tinggi yang tumpang tindih dengan kotak-kotak yang dipilih sebelumnya.
Kumpulan Data yang Tidak Dapat Diserialkan
Satu Panas <U>	Mengembalikan tensor satu-panas.
Yang Suka <T>	Mengembalikan tensor yang bentuk dan tipenya sama dengan x.
OptimalkanDatasetV2	Membuat kumpulan data dengan menerapkan pengoptimalan terkait ke `input_dataset`.
PilihanDataset	Membuat kumpulan data dengan melampirkan tf.data.Options ke `input_dataset`.
Memerintahkan Peta Hapus	Op menghapus semua elemen dalam wadah yang mendasarinya.
MemesanPetaTidak LengkapUkuran	Op mengembalikan jumlah elemen yang tidak lengkap dalam wadah yang mendasarinya.
MemesanMapPeek	Op mengintip nilai pada kunci yang ditentukan.
UkuranPeta yang Dipesan	Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasarinya.
TahapPeta yang Dipesan	Tahap (kunci, nilai) dalam wadah dasar yang berperilaku seperti yang dipesan wadah asosiatif.
MemesanMapUnstage	Op menghapus dan mengembalikan nilai yang terkait dengan kunci dari wadah di bawahnya.
MemesanMapUnstageNoKey	Op menghapus dan mengembalikan elemen (kunci, nilai) dengan yang terkecil kunci dari wadah yang mendasarinya.
OutfeedDequeue <T>	Mengambil satu tensor dari outfeed komputasi.
OutfeedDequeueTuple	Ambil beberapa nilai dari outfeed komputasi.
OutfeedDequeueTupleV2	Ambil beberapa nilai dari outfeed komputasi.
OutfeedDequeueV2 <T>	Mengambil satu tensor dari outfeed komputasi.
Antrean Umpan Keluar	Enqueue Tensor pada outfeed komputasi.
OutfeedEnqueueTuple	Enqueuekan beberapa nilai Tensor pada outfeed komputasi.
Bantalan <T>	Bantalan tensor.
Kumpulan Data ParalelBatch
ParalelConcat <T>	Menggabungkan daftar tensor `N` di sepanjang dimensi pertama.
Jahitan Dinamis Paralel <T>	Sisipkan nilai dari tensor `data` ke dalam satu tensor.
ParseContohDatasetV2	Mengubah `input_dataset` yang berisi proto `Contoh` sebagai vektor DT_STRING menjadi kumpulan data objek `Tensor` atau `SparseTensor` yang mewakili fitur yang diurai.
ParseContohV2	Mengubah vektor proto tf.Example (sebagai string) menjadi tensor yang diketik.
ParseSequenceContohV2	Mengubah vektor proto tf.io.SequenceExample (sebagai string) menjadi tensor yang diketik.
Penampung <T>	Opsi placeholder untuk nilai yang akan dimasukkan ke dalam perhitungan.
PlaceholderDenganDefault <T>	Operasi placeholder yang melewati `input` ketika outputnya tidak diumpankan.
Pralinearisasi	Sebuah operasi yang linierisasi satu nilai Tensor menjadi tensor varian buram.
PralinearisasiTuple	Sebuah operasi yang linierisasi beberapa nilai Tensor menjadi tensor varian buram.
Operasi Primitif	Kelas dasar untuk implementasi `Op` yang didukung oleh satu `Operation` .
Mencetak	Mencetak skalar string.
Kumpulan Data PrivateThreadPool	Membuat himpunan data yang menggunakan kumpulan thread khusus untuk menghitung `input_dataset`.
Produk <T>	Menghitung produk elemen melintasi dimensi tensor.
QuantizeAndDequantizeV4 <T memperluas Angka>	Mengkuantisasi lalu mendekuantisasi tensor.
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T memperluas Angka>	Mengembalikan gradien `QuantizeAndDequantizeV4`.
Concat Terkuantisasi <T>	Menggabungkan tensor terkuantisasi sepanjang satu dimensi.
TerkuantisasiConcatV2 <T>
QuantizedConv2DAndRelu <V>
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndRequantize <V>
QuantizedConv2DPerChannel <V>	Menghitung QuantizedConv2D per saluran.
QuantizedConv2DWithBias <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DDenganBiasSumAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedDepthwiseConv2D <V>	Menghitung Konv2D mendalam yang terkuantisasi.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V>	Menghitung Konv2D mendalam yang terkuantisasi dengan Bias.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V>	Menghitung Konv2D mendalam yang terkuantisasi dengan Bias dan Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Menghitung Konv2D mendalam yang terkuantisasi dengan Bias, Relu, dan Requantize.
QuantizedMatMulWithBias <W>	Melakukan perkalian matriks terkuantisasi `a` dengan matriks `b` dengan penambahan bias.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W memperluas Angka>
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V>	Lakukan perkalian matriks terkuantisasi `a` dengan matriks `b` dengan penjumlahan bias dan fusi relu.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Lakukan perkalian matriks terkuantisasi `a` dengan matriks `b` dengan bias add dan relu serta requantize fusion.
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W>
Bentuk Ulang Terkuantisasi <T>	Membentuk ulang tensor terkuantisasi sesuai operasi Reshape.
RFFTND <U>	ND transformasi Fourier nyata yang cepat.
RaggedBincount <U memperluas Nomor>	Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam array bilangan bulat.
RaggedCountSparseOutput <U memperluas Angka>	Melakukan penghitungan bin keluaran jarang untuk masukan tensor yang tidak rata.
RaggedCross <T, U memperluas Nomor>	Menghasilkan persilangan fitur dari daftar tensor, dan mengembalikannya sebagai RaggedTensor.
RaggedFillEmptyRows <T>
RaggedFillEmptyRowsGrad <T>
RaggedGather <T memperluas Angka, U>	Kumpulkan irisan kasar dari sumbu `params` `0` menurut `indeks`.
RaggedRange <U memperluas Nomor, T memperluas Nomor>	Mengembalikan `RaggedTensor` yang berisi rangkaian angka tertentu.
RaggedTensorFromVariant <U memperluas Angka, T>	Mendekode Tensor `varian` menjadi `RaggedTensor`.
RaggedTensorToSparse <U>	Mengonversi `RaggedTensor` menjadi `SparseTensor` dengan nilai yang sama.
RaggedTensorToTensor <U>	Buat tensor padat dari tensor yang tidak rata, mungkin dengan mengubah bentuknya.
RaggedTensorToVariant	Mengkodekan `RaggedTensor` menjadi Tensor `varian`.
RaggedTensorToVariantGradient <U>	Helper yang digunakan untuk menghitung gradien untuk `RaggedTensorToVariant`.
Kumpulan Data AcakV2	Membuat Kumpulan Data yang mengembalikan nomor pseudorandom.
RandomIndexShuffle <T memperluas Angka>	Menghasilkan posisi `nilai` dalam permutasi [0, ..., max_index].
Rentang <T memperluas Angka>	Membuat urutan angka.
Pangkat	Mengembalikan peringkat tensor.
BacaVariableOp <T>	Membaca nilai suatu variabel.
BacaVariabelXlaSplitND <T>	Membagi tensor masukan variabel sumber daya di semua dimensi.
Kumpulan Data Batch Ulang	Membuat kumpulan data yang mengubah ukuran batch.
Batch UlangDatasetV2	Membuat kumpulan data yang mengubah ukuran batch.
Terima <T>	Menerima tensor bernama dari send_device di recv_device.
Aktivasi RecvTPUEmbedding	Sebuah operasi yang menerima aktivasi penyematan pada TPU.
Kurangi Semua	Menghitung "logis dan" elemen di seluruh dimensi tensor.
Kurangi Apa Pun	Menghitung "logis atau" elemen di seluruh dimensi tensor.
Kurangi Maks <T>	Menghitung jumlah maksimum elemen di seluruh dimensi tensor.
Kurangi Min <T>	Menghitung jumlah minimum elemen di seluruh dimensi tensor.
KurangiProd <T>	Menghitung produk elemen melintasi dimensi tensor.
Kurangi Jumlah <T>	Menghitung jumlah elemen di seluruh dimensi tensor.
ReferensiMasukkan <T>	Membuat atau menemukan bingkai anak, dan membuat `data` tersedia untuk bingkai anak.
RefKeluar <T>	Keluar dari frame saat ini ke frame induknya.
RefIdentitas <T>	Mengembalikan tensor ref yang sama dengan tensor ref masukan.
Gabungkan Kembali <T>	Meneruskan nilai tensor yang tersedia dari `inputs` ke `output`.
RefNextIteration <T>	Membuat masukannya tersedia untuk iterasi berikutnya.
RefPilih <T>	Meneruskan elemen ke-`indeks` dari `input` ke `output`.
Saklar Ref <T>	Meneruskan `data` tensor referensi ke port keluaran yang ditentukan oleh `pred`.
DaftarDataset	Mendaftarkan kumpulan data dengan layanan tf.data.
DaftarDatasetV2	Mendaftarkan kumpulan data dengan layanan tf.data.
Tata letak <T>
RelayoutSuka <T>
RequantizationRangePerChannel	Menghitung rentang rekuantisasi per saluran.
RequantizePerChannel <U>	Menghitung ulang input dengan nilai min dan maks yang diketahui per saluran.
Bentuk ulang <T>	Membentuk ulang tensor.
ResourceAccumulatorApplyGradient	Menerapkan gradien ke akumulator tertentu.
ResourceAccumulatorNumAccumulated	Mengembalikan jumlah gradien yang dikumpulkan dalam akumulator tertentu.
ResourceAccumulatorSetGlobalStep	Memperbarui akumulator dengan nilai baru untuk global_step.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>	Mengekstrak gradien rata-rata di Akumulator Bersyarat yang diberikan.
ResourceApplyAdagradV2	Perbarui '*var' sesuai dengan skema adagrad.
ResourceApplyAdamWithAmsgrad	Perbarui '*var' sesuai dengan algoritma Adam.
ResourceApplyKerasMomentum	Perbarui '*var' sesuai dengan skema momentum.
Akumulator ResourceConditional	Akumulator bersyarat untuk menggabungkan gradien.
ResourceCountUpTo <T memperluas Angka>	Menambah variabel yang ditunjuk oleh 'sumber daya' hingga mencapai 'batas'.
ResourceGather <U>	Kumpulkan potongan dari variabel yang ditunjuk oleh `sumber daya` menurut `indeks`.
ResourceGatherNd <U>
ResourceScatterAdd	Menambahkan pembaruan jarang ke variabel yang direferensikan oleh `sumber daya`.
ResourceScatterDiv	Membagi pembaruan yang jarang ke dalam variabel yang direferensikan oleh `sumber daya`.
ResourceScatterMax	Mengurangi pembaruan yang jarang ke dalam variabel yang direferensikan oleh `sumber daya` menggunakan operasi `maks`.
ResourceScatterMin	Mengurangi pembaruan yang jarang ke dalam variabel yang direferensikan oleh `sumber daya` menggunakan operasi `min`.
ResourceScatterMul	Mengalikan pembaruan yang jarang ke dalam variabel yang direferensikan oleh `sumber daya`.
ResourceScatterNdAdd	Menerapkan penambahan renggang pada nilai atau irisan individual dalam Variabel.
ResourceScatterNdMax
ResourceScatterNdMin
ResourceScatterNdSub	Menerapkan pengurangan renggang pada nilai atau irisan individual dalam Variabel.
ResourceScatterNdUpdate	Menerapkan `pembaruan` yang jarang pada nilai atau bagian individual dalam suatu nilai tertentu variabel menurut `indeks`.
ResourceScatterSub	Mengurangi pembaruan yang jarang dari variabel yang direferensikan oleh `sumber daya`.
Pembaruan ResourceScatter	Menetapkan pembaruan yang jarang pada variabel yang direferensikan oleh `sumber daya`.
ResourceSparseApplyAdagradV2	Perbarui entri yang relevan di 'var' dan 'accum' sesuai dengan skema adagrad.
ResourceSparseApplyKerasMomentum	Perbarui entri yang relevan di 'var' dan 'accum' sesuai dengan skema momentum.
ResourceStridedSliceAssign	Tetapkan `nilai` ke referensi nilai-l yang diiris dari `ref`.
Ambil Semua Parameter TPU Embedding	Sebuah operasi yang mengambil parameter optimasi dari penyematan ke memori host.
AmbilTPUEmbeddingADAMParameter	Ambil parameter penyematan ADAM.
AmbilTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Ambil parameter penyematan Adadelta.
AmbilTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters	Ambil parameter penyematan Adagrad Momentum.
AmbilTPUEmbeddingAdagradParameters	Ambil parameter penyematan Adagrad.
AmbilTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Ambil parameter penyematan RMSProp yang terpusat.
AmbilTPUEmbeddingFTRLParameters	Ambil parameter penyematan FTRL.
AmbilTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	Ambil parameter penyematan penduga frekuensi.
AmbilTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Ambil parameter penyematan MDL Adagrad Light.
AmbilTPUEmbeddingMomentumParameters	Ambil parameter penyematan Momentum.
AmbilTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Ambil parameter penyematan Adagrad proksimal.
AmbilTPUEmbeddingProximalYogiParameters
AmbilTPUEmbeddingRMSPropParameters	Ambil parameter penyematan RMSProp.
AmbilTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Ambil parameter penyematan SGD.
Membalikkan <T>	Membalikkan dimensi spesifik tensor.
Urutan Terbalik <T>	Membalikkan irisan dengan panjang variabel.
Menulis UlangDataset
RiscAbs <T memperluas Nomor>
RiscAdd <T memperluas Nomor>	Mengembalikan x + y berdasarkan elemen.
RiscBinaryArithmetic <T memperluas Angka>
Perbandingan RiscBinary
RiscBitcast <U>
Siaran Risc <T>
Pemeran Risiko <U>
RiscCeil <T memperluas Nomor>
RiscCholesky <T memperluas Nomor>
RiscConcat <T>
RiscConv <T memperluas Nomor>
RiscCos <T memperluas Nomor>
RiscDiv <T memperluas Nomor>
RiscDot <T memperluas Nomor>
RiscExp <T memperluas Nomor>
RiscFft <T>
RiscFloor <T memperluas Nomor>
Kumpulkan Risiko <T>
RiscImag <U memperluas Nomor>
RiscIsFinite
RiscLog <T memperluas Nomor>
RiscLogisDan
RiscLogicalNot
RiscLogicalOr
RiscMax <T memperluas Nomor>	Mengembalikan maks(x, y) berdasarkan elemen.
RiscMin <T memperluas Nomor>
RiscMul <T memperluas Nomor>
RiscNeg <T memperluas Nomor>
RiscPad <T memperluas Nomor>
RiscPool <T memperluas Nomor>
RiscPow <T memperluas Nomor>
Seragam RiscRandom
RiscReal <U memperluas Nomor>
RiscReduce <T memperluas Angka>
RiscRem <T memperluas Nomor>
RiscReshape <T memperluas Angka>
RiscReverse <T memperluas Nomor>
RiscScatter <U memperluas Nomor>
RiscShape <U memperluas Angka>
RiscSign <T memperluas Nomor>
RiscSlice <T memperluas Nomor>
RiscSort <T memperluas Nomor>
Peras Risiko <T>
RiscSub <T memperluas Nomor>
RiscTranspose <T>
RiscTriangularSolve <T memperluas Angka>
RiscUnary <T memperluas Nomor>
RngBacaDanLewati	Tingkatkan penghitung RNG berbasis penghitung.
RngLewati	Tingkatkan penghitung RNG berbasis penghitung.
Gulung <T>	Menggulung elemen tensor sepanjang sumbu.
Kumpulan Data Pengambilan Sampel	Membuat kumpulan data yang mengambil sampel Bernoulli dari konten kumpulan data lain.
SkalaDanTerjemahkan
ScaleAndTranslateGrad <T memperluas Angka>
SebarTambahkan <T>	Menambahkan pembaruan jarang ke referensi variabel.
ScatterDiv <T>	Membagi referensi variabel dengan pembaruan yang jarang.
ScatterMax <T memperluas Nomor>	Mengurangi pembaruan yang jarang menjadi referensi variabel menggunakan operasi `maks`.
ScatterMin <T memperluas Nomor>	Mengurangi pembaruan yang jarang menjadi referensi variabel menggunakan operasi `min`.
MenyebarkanMul <T>	Mengalikan pembaruan yang jarang menjadi referensi variabel.
Menyebarkan <U>	Menyebarkan `pembaruan` menjadi tensor bentuk `bentuk` menurut `indeks`.
ScatterNdTambahkan <T>	Menerapkan penambahan renggang pada nilai atau irisan individual dalam Variabel.
SebarNdMax <T>	Menghitung maksimum berdasarkan elemen.
MenyebarkanNdMin <T>	Menghitung minimum berdasarkan elemen.
ScatterNdNonAliasingTambahkan <T>	Menerapkan penambahan jarang ke `input` menggunakan nilai atau irisan individual dari `pembaruan` menurut indeks `indeks`.
MenyebarNdSub <T>	Menerapkan pengurangan renggang pada nilai atau irisan individual dalam Variabel.
ScatterNdUpdate <T>	Menerapkan `pembaruan` yang jarang pada nilai atau bagian individual dalam suatu nilai tertentu variabel menurut `indeks`.
Sub Sebar <T>	Mengurangi pembaruan yang jarang ke referensi variabel.
Pembaruan Sebar <T>	Menerapkan pembaruan yang jarang pada referensi variabel.
SegmentMaxV2 <T memperluas Nomor>	Menghitung maksimum sepanjang segmen tensor.
SegmentMinV2 <T memperluas Nomor>	Menghitung nilai minimum sepanjang segmen tensor.
SegmenProdV2 <T>	Menghitung produk sepanjang segmen tensor.
SegmenSumV2 <T>	Menghitung jumlah sepanjang segmen tensor.
PilihV2 <T>
Mengirim	Mengirim tensor bernama dari send_device ke recv_device.
KirimTPUEmbeddingGradien	Melakukan pembaruan gradien pada tabel yang disematkan.
SetDiff1d <T, U memperluas Angka>	Menghitung perbedaan antara dua daftar angka atau string.
SetUkuran	Jumlah elemen unik sepanjang dimensi terakhir masukan `set`.
Bentuk <U memperluas Angka>	Mengembalikan bentuk tensor.
ShapeN <U memperluas Angka>	Mengembalikan bentuk tensor.
Kumpulan Data Shard	Membuat `Dataset` yang hanya mencakup 1/`num_shards` dari dataset ini.
ShuffleAndRepeatDatasetV2
AcakDatasetV2
AcakDatasetV3
ShutdownTPU Terdistribusi	Mematikan sistem TPU terdistribusi yang sedang berjalan.
ShutdownTPUSystem	Sebuah operasi yang mematikan sistem TPU.
Ukuran <U memperluas Angka>	Mengembalikan ukuran tensor.
Lewatigram	Mem-parsing file teks dan membuat sekumpulan contoh.
Kumpulan Data Tidur
Iris <T>	Kembalikan sepotong dari 'input'.
Kumpulan Data Jendela Geser	Membuat kumpulan data yang melewati jendela geser ke `input_dataset`.
Cuplikan <T>	Mengembalikan salinan tensor masukan.
SnapshotChunkDataset
Kumpulan Data Snapshot	Membuat kumpulan data yang akan menulis/membaca dari snapshot.
SnapshotDatasetReader
SnapshotNestedDatasetReader
SobolSample <T memperluas Nomor>	Menghasilkan poin dari urutan Sobol.
SpaceToBatchNd <T>	SpaceToBatch untuk tensor ND tipe T.
SparseApplyAdagradV2 <T>	Perbarui entri yang relevan di 'var' dan 'accum' sesuai dengan skema adagrad.
SparseBincount <U memperluas Nomor>	Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam array bilangan bulat.
SparseCountSparseOutput <U memperluas Angka>	Melakukan penghitungan nampan keluaran renggang untuk masukan tensor renggang.
SparseCrossHashed	Menghasilkan persilangan renggang dari daftar tensor renggang dan padat.
SparseCrossV2	Menghasilkan persilangan renggang dari daftar tensor renggang dan padat.
SparseMatrixTambahkan	Penambahan jarang dua matriks CSR, C = alpha * A + beta * B.
SparseMatrixMatMul <T>	Matriks-mengalikan matriks renggang dengan matriks padat.
SparseMatrixMul	Perkalian berdasarkan elemen dari matriks renggang dengan tensor padat.
SparseMatrixNNZ	Mengembalikan jumlah bukan nol dari `sparse_matrix`.
SparseMatrixOrderingAMD	Menghitung urutan Tingkat Minimum Perkiraan (AMD) dari `input`.
SparseMatrixSoftmax	Menghitung softmax dari CSRSparseMatrix.
SparseMatrixSoftmaxGrad	Menghitung gradien operasi SparseMatrixSoftmax.
SparseMatrixSparseCholesky	Menghitung dekomposisi Cholesky yang jarang dari `input`.
SparseMatrixSparseMatMul	Matriks renggang-mengalikan dua matriks CSR `a` dan `b`.
SparseMatrixTranspose	Mengubah urutan dimensi dalam (matriks) dari CSRSparseMatrix.
SparseMatrixZero	Membuat CSRSparseMatrix yang semuanya nol dengan bentuk `dense_shape`.
SparseSegmentMeanGradV2 <T memperluas Angka, U memperluas Nomor>	Menghitung gradien untuk SparseSegmentMean.
SparseSegmentSqrtNGradV2 <T memperluas Nomor, U memperluas Nomor>	Menghitung gradien untuk SparseSegmentSqrtN.
SparseSegmentSumGrad <T memperluas Angka>	Menghitung gradien untuk SparseSegmentSum.
SparseSegmentSumGradV2 <T memperluas Nomor, U memperluas Nomor>	Menghitung gradien untuk SparseSegmentSum.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	Mengonversi SparseTensor menjadi CSRSparseMatrix (mungkin dalam batch).
Spence <T memperluas Nomor>
Pisahkan <T>	Membagi tensor menjadi tensor `num_split` sepanjang satu dimensi.
SplitDedupData <T memperluas Nomor, U memperluas Nomor>	Sebuah operasi membagi tuple data deduplikasi input XLA menjadi tensor integer dan floating point.
BerpisahV <T>	Membagi tensor menjadi tensor `num_split` sepanjang satu dimensi.
Peras <T>	Menghapus dimensi ukuran 1 dari bentuk tensor.
Tumpukan <T>	Mengemas daftar tensor `N` rank-`R` menjadi satu tensor rank-`(R+1)`.
Panggung	Nilai panggung mirip dengan Enqueue ringan.
Panggung Bersih	Op menghapus semua elemen dalam wadah yang mendasarinya.
Mengintip Panggung	Op mengintip nilai pada indeks yang ditentukan.
Ukuran Panggung	Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasarinya.
StatefulRandomBinomial <V memperluas Angka>
StatefulStandardNormal <U>	Menghasilkan nilai acak dari distribusi normal.
StatefulStandardNormalV2 <U>	Menghasilkan nilai acak dari distribusi normal.
StatefulTruncatedNormal <U>	Menghasilkan nilai acak dari distribusi normal terpotong.
Seragam Stateful <U>	Menghasilkan nilai acak dari distribusi seragam.
StatefulUniformFullInt <U>	Menghasilkan bilangan bulat acak dari distribusi seragam.
StatefulUniformInt <U>	Menghasilkan bilangan bulat acak dari distribusi seragam.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V memperluas Nomor>
StatelessRandomBinomial <W memperluas Angka>	Menghasilkan bilangan acak pseudorandom deterministik dari distribusi binomial.
StatelessRandomGammaV2 <V memperluas Nomor>	Menghasilkan angka acak pseudorandom deterministik dari distribusi gamma.
StatelessRandomGammaV3 <U memperluas Nomor>	Menghasilkan angka acak pseudorandom deterministik dari distribusi gamma.
StatelessRandomGetAlg	Memilih algoritma RNG berbasis counter terbaik berdasarkan perangkat.
StatelessRandomGetKeyCounter	Mengacak seed menjadi kunci dan penghitung, menggunakan algoritma terbaik berdasarkan perangkat.
StatelessRandomGetKeyCounterAlg	Memilih algoritme terbaik berdasarkan perangkat, dan mengacak seed menjadi kunci dan penghitung.
StatelessRandomNormalV2 <U memperluas Angka>	Menghasilkan nilai pseudorandom deterministik dari distribusi normal.
StatelessRandomPoisson <W memperluas Nomor>	Menghasilkan bilangan acak pseudorandom deterministik dari distribusi Poisson.
StatelessRandomUniformFullInt <V memperluas Angka>	Menghasilkan bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U memperluas Nomor>	Menghasilkan bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam.
StatelessRandomUniformIntV2 <U memperluas Nomor>	Menghasilkan bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam.
StatelessRandomUniformV2 <U memperluas Nomor>	Menghasilkan nilai acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam.
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T memperluas Angka>	Hasilkan kotak pembatas yang terdistorsi secara acak untuk gambar secara deterministik.
Acak Tanpa Kewarganegaraan <T>	Mengacak tensor secara acak dan deterministik sepanjang dimensi pertamanya.
StatelessTruncatedNormalV2 <U memperluas Nomor>	Menghasilkan nilai pseudorandom deterministik dari distribusi normal terpotong.
StatsAggregatorHandleV2
StatsAggregatorSetSummaryWriter	Tetapkan ringkasan_penulis_antarmuka untuk mencatat statistik menggunakan agregator_statistik yang diberikan.
StochasticCastToInt <U memperluas Angka>	Secara stokastik melemparkan tensor tertentu dari float ke int.
Hentikan Gradien <T>	Menghentikan perhitungan gradien.
StridedSlice <T>	Kembalikan potongan langkah dari `input`.
StridedSliceAssign <T>	Tetapkan `nilai` ke referensi nilai-l yang diiris dari `ref`.
StridedSliceGrad <U>	Mengembalikan gradien `StridedSlice`.
StringLebih Rendah	Mengonversi semua karakter huruf besar menjadi pengganti huruf kecilnya masing-masing.
StringNGrams <T memperluas Nomor>	Membuat ngram dari data string yang tidak rata.
String Atas	Mengonversi semua karakter huruf kecil menjadi pengganti huruf besarnya masing-masing.
Jumlah <T>	Menghitung jumlah elemen di seluruh dimensi tensor.
BeralihCond <T>	Meneruskan `data` ke port keluaran yang ditentukan oleh `pred`.
Sinkronisasi Perangkat	Menyinkronkan perangkat tempat operasi ini dijalankan.
TFRecordDatasetV2	Membuat himpunan data yang mengeluarkan catatan dari satu atau beberapa file TFRecord.
Hasil Kompilasi TPU	Mengembalikan hasil kompilasi TPU.
TPUCompileSucceededAssert	Menegaskan bahwa kompilasi berhasil.
Aktivasi TPUEmbedding	Sebuah operasi yang memungkinkan diferensiasi Embeddings TPU.
TPUEksekusi	Op yang memuat dan menjalankan program TPU pada perangkat TPU.
TPUExecuteAndUpdateVariables	Op yang menjalankan program dengan pembaruan variabel opsional di tempat.
TPUOrdinalSelector	Operasi pemilih inti TPU.
Masukan TPUPartitioned <T>	Sebuah operasi yang mengelompokkan daftar input yang dipartisi menjadi satu.
TPUPartitionedInputV2 <T>	Sebuah operasi yang mengelompokkan daftar input yang dipartisi menjadi satu.
Keluaran TPUPartitioned <T>	Sebuah operasi yang mendemultiplexing tensor untuk dipecah oleh XLA ke daftar yang dipartisi keluaran di luar komputasi XLA.
TPUPartitionedOutputV2 <T>	Sebuah operasi yang mendemultiplexing tensor untuk dipecah oleh XLA ke daftar yang dipartisi keluaran di luar komputasi XLA.
TPUReplikasi Metadata	Metadata yang menunjukkan bagaimana komputasi TPU harus direplikasi.
TPUReplikasiInput <T>	Menghubungkan N input ke komputasi TPU yang direplikasi dengan cara N.
TPUReplikasiOutput <T>	Menghubungkan N output dari komputasi TPU yang direplikasi dengan cara N.
Variabel TPUReshard	Op yang mengatur ulang variabel TPU pada perangkat ke status yang ditentukan.
TPURoundRobin	Penyeimbangan beban round-robin pada inti TPU.
Variabel Sementara <T>	Mengembalikan tensor yang mungkin bermutasi, namun hanya bertahan dalam satu langkah.
Array Tensor	Serangkaian Tensor dengan ukuran tertentu.
TensorArrayTutup	Hapus TensorArray dari wadah sumber dayanya.
TensorArrayConcat <T>	Gabungkan elemen dari TensorArray menjadi nilai `nilai`.
TensorArrayGather <T>	Kumpulkan elemen tertentu dari TensorArray menjadi `nilai` keluaran.
TensorArrayGrad	Membuat TensorArray untuk menyimpan gradien nilai dalam pegangan tertentu.
TensorArrayGradDenganBentuk	Membuat TensorArray untuk menyimpan beberapa gradien nilai dalam pegangan tertentu.
TensorArrayPack <T>
TensorArrayBaca <T>	Membaca elemen dari TensorArray menjadi `nilai` keluaran.
TensorArrayScatter	Menyebarkan data dari nilai input ke dalam elemen TensorArray tertentu.
Ukuran TensorArray	Dapatkan ukuran TensorArray saat ini.
TensorArraySplit	Pisahkan data dari nilai input menjadi elemen TensorArray.
TensorArrayBuka paket
TensorArrayWrite	Dorong elemen ke tensor_array.
TensorListConcat <T>	Menggabungkan semua tensor dalam daftar sepanjang dimensi ke-0.
TensorListConcatLists
TensorListConcatV2 <U>	Menggabungkan semua tensor dalam daftar sepanjang dimensi ke-0.
TensorListElementShape <T memperluas Angka>	Bentuk elemen daftar yang diberikan, sebagai tensor.
TensorListFromTensor	Membuat TensorList yang jika ditumpuk, memiliki nilai `tensor`.
TensorListGather <T>	Membuat Tensor dengan mengindeks ke TensorList.
TensorListGetItem <T>
Panjang Daftar Tensor	Mengembalikan jumlah tensor dalam daftar tensor masukan.
TensorListPopBack <T>	Mengembalikan elemen terakhir dari daftar masukan serta daftar dengan semua kecuali elemen itu.
TensorListPushBack	Mengembalikan daftar yang memiliki `Tensor` yang diteruskan sebagai elemen terakhir dan elemen lain dari daftar tertentu di `input_handle`.
TensorListPushBackBatch
Cadangan TensorList	Daftar ukuran tertentu dengan elemen kosong.
TensorListResize	Mengubah ukuran daftar.
TensorListScatter	Membuat TensorList dengan mengindeks ke dalam Tensor.
TensorListScatterIntoExistingList	Menyebarkan tensor pada indeks dalam daftar masukan.
TensorListScatterV2	Membuat TensorList dengan mengindeks ke dalam Tensor.
TensorListSetItem
Pemisahan Daftar Tensor	Membagi tensor menjadi daftar.
TensorListStack <T>	Menumpuk semua tensor dalam daftar.
TensorMapErase	Mengembalikan peta tensor dengan item dari kunci tertentu dihapus.
TensorMapHasKey	Mengembalikan apakah kunci yang diberikan ada di peta.
TensorMapInsert	Mengembalikan peta yang merupakan 'input_handle' dengan pasangan nilai kunci tertentu disisipkan.
TensorMapLookup <U>	Mengembalikan nilai dari kunci tertentu di peta tensor.
TensorMapSize	Mengembalikan jumlah tensor di peta tensor masukan.
TensorMapStackKeys <T>	Mengembalikan tumpukan Tensor yang berisi semua kunci di peta tensor.
TensorScatterTambahkan <T>	Menambahkan `pembaruan` yang jarang ke tensor yang ada menurut `indeks`.
TensorScatterMax <T>	Terapkan pembaruan jarang ke tensor dengan mengambil elemen maksimum.
TensorScatterMin <T>
TensorScatterSub <T>	Mengurangi `pembaruan` yang jarang dari tensor yang ada menurut `indeks`.
Pembaruan TensorScatter <T>	Menyebarkan `pembaruan` ke dalam tensor yang ada menurut `indeks`.
Pembaruan TensorStridedSlice <T>	Tetapkan `nilai` ke referensi nilai-l yang diiris dari `input`.
Kumpulan Data ThreadPool	Membuat himpunan data yang menggunakan kumpulan thread khusus untuk menghitung `input_dataset`.
ThreadPoolHandle	Membuat himpunan data yang menggunakan kumpulan thread khusus untuk menghitung `input_dataset`.
Ubin <T>	Membangun tensor dengan menyusun tensor tertentu.
Stempel waktu	Menyediakan waktu sejak zaman dalam hitungan detik.
KeBool	Mengonversi tensor menjadi predikat skalar.
TopKUUnik	Mengembalikan nilai unik TopK dalam array dalam urutan yang diurutkan.
TopKDenganUnik	Mengembalikan nilai TopK dalam array dalam urutan yang diurutkan.
TpuHandleToProtoKey	Mengonversi pegangan uid XRT ke format masukan yang ramah TensorFlow.
TridiagonalMatMul <T>	Hitung produk dengan matriks tridiagonal.
Pemecahan Tridiagonal <T>	Memecahkan sistem persamaan tridiagonal.
Batalkan batch <T>	Membalikkan pengoperasian Batch untuk Tensor keluaran tunggal.
Batalkan BatchGrad <T>	Gradien dari Unbatch.
UncompressElement	Membatalkan kompresi elemen kumpulan data terkompresi.
UnicodeDecode <T memperluas Nomor>	Mendekode setiap string di `input` menjadi rangkaian titik kode Unicode.
UnicodeEncode	Enkode tensor int menjadi string unicode.
UniformDequantize <U memperluas Angka>	Lakukan dekuantisasi pada `input` Tensor yang terkuantisasi.
SeragamKuantisasi <U>	Lakukan kuantisasi pada `input` Tensor.
SeragamKuantisasiTambahkan <T>	Lakukan penambahan terkuantisasi Tensor `lhs` dan Tensor `rhs` terkuantisasi untuk menghasilkan `output` terkuantisasi.
UniformQuantizedClipByValue <T>	Lakukan klip berdasarkan nilai pada `operan` Tensor yang terkuantisasi.
UniformQuantizedConvolution <U>	Melakukan konvolusi terkuantisasi dari Tensor `lhs` terkuantisasi dan Tensor `rhs` terkuantisasi.
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V memperluas Nomor>	Melakukan konvolusi terkuantisasi hibrid dari Tensor float `lhs` dan Tensor terkuantisasi `rhs`.
UniformQuantizedDot <U>	Lakukan titik terkuantisasi dari Tensor `lhs` terkuantisasi dan Tensor `rhs` terkuantisasi untuk menghasilkan `output` terkuantisasi.
UniformQuantizedDotHybrid <V memperluas Nomor>	Melakukan titik terkuantisasi hibrid Tensor `lhs` float dan Tensor `rhs` terkuantisasi.
SeragamRequantize <U>	Dengan `input` tensor terkuantisasi, kuantisasi ulang dengan parameter kuantisasi baru.
Unik <T, V memperluas Nomor>	Menemukan elemen unik di sepanjang sumbu tensor.
Kumpulan Data Unik	Membuat kumpulan data yang berisi elemen unik `input_dataset`.
UniqueWithCounts <T, V memperluas Angka>	Menemukan elemen unik di sepanjang sumbu tensor.
UnravelIndex <T memperluas Angka>	Mengonversi larik indeks datar menjadi tupel larik koordinat.
Gabung Segmen Tidak Disortir
Hapus tumpukan <T>	Membongkar dimensi tertentu dari tensor rank-`R` menjadi tensor `num` rank-`(R-1)`.
Tidak panggung	Op mirip dengan Dequeue yang ringan.
Buka bungkusDatasetVariant
Batas Atas <U memperluas Angka>	Menerapkan batas_atas(nilai_pencarian_diurutkan, nilai) di sepanjang setiap baris.
VarHandleOp	Membuat pegangan ke sumber daya Variabel.
VarIsInitializedOp	Memeriksa apakah variabel berbasis pegangan sumber daya telah diinisialisasi.
Variabel <T>	Memegang status dalam bentuk tensor yang bertahan di seluruh langkah.
VariableShape <T memperluas Angka>	Mengembalikan bentuk variabel yang ditunjuk oleh `sumber daya`.
Di mana	Mengembalikan lokasi nilai bukan nol/benar dalam tensor.
Dimana3 <T>	Memilih elemen dari `x` atau `y`, bergantung pada `kondisi`.
JendelaOp
Detak Jantung Pekerja	Operasi detak jantung pekerja.
BungkusDatasetVariant
TulisRingkasanProtoMentah	Menulis ringkasan proto berseri.
XlaConcatND <T>	Menggabungkan tensor masukan di semua dimensi.
XlaRecvFromHost <T>	Sebuah operasi untuk menerima tensor dari host.
Aktivasi XlaRecvTPUEmbedding	Sebuah operasi yang menerima aktivasi penyematan pada TPU.
XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData	Menerima data deduplikasi (indeks dan bobot) dari inti penyematan.
XlaSendTPUEmbeddingGradien	Sebuah operasi yang melakukan pembaruan gradien pada tabel penyematan.
XlaSendToHost	Sebuah operasi untuk mengirim tensor ke host.
XlaSplitND <T>	Membagi tensor masukan di semua dimensi.
Xlog1py <T>	Mengembalikan 0 jika x == 0, dan x * log1p(y) sebaliknya, berdasarkan elemen.
Nol <T>	Operator yang membuat konstanta diinisialisasi dengan nol dari bentuk yang diberikan oleh `dims`.
Nol Seperti <T>	Mengembalikan tensor nol dengan bentuk dan tipe yang sama dengan x.

Antarmuka penanda untuk semua pembungkus operasi.

Pembungkus operasi menyediakan antarmuka yang diketik dengan kuat untuk operasi pembangunan dan eksekusi tanpa menggunakan literal dan indeks, seperti yang diperlukan di kelas inti.

Antarmuka ini memungkinkan menyimpan referensi ke pembungkus operasi apa pun menggunakan tipe umum.

// All values returned by an Ops call can be referred as a Op
 Op split = ops.array().split(...);
 Op shape = ops.array().shape(...);

 // All operations could be added to an Op collection
 Collection&lt;Op&gt; allOps = Arrays.asList(split, shape);