Op

interfaccia pubblica op

Sottoclassi indirette conosciute

Interrompi , All , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV2 , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTableOfTensors , AnonymousRa ndomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Any e altri 748.

Interrompere	Solleva un'eccezione per interrompere il processo quando viene chiamato.
Tutto	Calcola la "logica e" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
TuttiToTutti <T>	Un'operazione per scambiare dati tra repliche TPU.
AnonymousHashTable	Crea una tabella hash anonima non inizializzata.
AnonymousIteratorV2	Un contenitore per una risorsa iteratore.
AnonymousIteratorV3	Un contenitore per una risorsa iteratore.
AnonymousMemoryCache
AnonimoMultiDeviceIterator	Un contenitore per una risorsa iteratore multidispositivo.
AnonimoMultiDeviceIteratorV3	Un contenitore per una risorsa iteratore multidispositivo.
AnonimoMutableDenseHashTable	Crea una tabella hash modificabile anonima vuota che usa i tensori come archivio di backup.
AnonymousMutableHashTable	Crea una tabella hash modificabile anonima vuota.
AnonimoMutableHashTableOfTensors	Crea una tabella hash mutabile anonima vuota di valori vettoriali.
Generatore di semi casuali anonimo
Generatore di semi anonimo
Qualunque	Calcola l'"or logico" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
ApplicaAdagradV2 <T>	Aggiorna '*var' secondo lo schema adagrad.
approxTopK <T estende il numero>	Restituisce i valori k min/max e i relativi indici dell'operando di input in modo approssimativo.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	Una trasformazione che stabilisce quali trasformazioni avverranno dopo.
AssertPrevDataset	Una trasformazione che asserisce quali trasformazioni sono avvenute in precedenza.
Afferma questo	Afferma che la condizione data è vera.
Assegna <T>	Aggiorna "ref" assegnandogli "valore".
AssegnaAggiungi <T>	Aggiorna "ref" aggiungendovi "valore".
AssegnaAggiungiVariabileOp	Aggiunge un valore al valore corrente di una variabile.
AssegnaSub <T>	Aggiorna "ref" sottraendo "value" da esso.
AssegnaSubVariableOp	Sottrae un valore dal valore corrente di una variabile.
AssegnaVariabileOp	Assegna un nuovo valore a una variabile.
AssegnaVariabileXlaConcatND	Concatena il tensore di input su tutte le dimensioni.
Set di dati AutoShard	Crea un set di dati che suddivide in partizioni il set di dati di input.
BandedTriangularSolve <T>
Barriera	Definisce una barriera che persiste tra diverse esecuzioni del grafico.
BarrieraChiudi	Chiude la barriera data.
BarrieraIncompletaDimensione	Calcola il numero di elementi incompleti nella barriera data.
BarrieraInserisciMolti	Per ogni chiave, assegna il rispettivo valore al componente specificato.
BarrierReadySize	Calcola il numero di elementi completi nella barriera data.
BarrieraPrendiMolti	Prende il numero indicato di elementi completati da una barriera.
Lotto	Raggruppa tutti i tensori di input in modo non deterministico.
BatchMatMulV2 <T>	Moltiplica le fette di due tensori in batch.
BatchMatMulV3 <V>	Moltiplica le fette di due tensori in batch.
BatchToSpace <T>	BatchToSpace per tensori 4-D di tipo T.
BatchToSpaceNd <T>	BatchToSpace per tensori ND di tipo T.
BesselI0 <T estende il numero>
BesselI1 <T estende il numero>
BesselJ0 <T estende il numero>
BesselJ1 <T estende il numero>
BesselK0 <T estende il numero>
BesselK0e <T estende il numero>
BesselK1 <T estende il numero>
BesselK1e <T estende il numero>
BesselY0 <T estende il numero>
BesselY1 <T estende il numero>
Bitcast <U>	Bitcast un tensore da un tipo a un altro senza copiare i dati.
BlockLSTM <T estende il numero>	Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per tutti i passaggi temporali.
BlockLSTMGrad <T estende Numero>	Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per l'intera sequenza temporale.
BlockLSTMGradV2 <T estende il numero>	Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per l'intera sequenza temporale.
BlockLSTMV2 <T estende il numero>	Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per tutti i passaggi temporali.
BoostedTreesAggregateStats	Aggrega il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch.
BoostedTreesBucketize	Classifica ciascuna funzionalità in un bucket in base ai limiti del bucket.
BoostedTreesCalcolaBestFeatureDividi	Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzionalità.
BoostedTreesCalcolaBestFeatureDividiV2	Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per ciascun nodo.
Alberi potenziatiCalcola i migliori guadagni per funzione	Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzionalità.
BoostedTreesCenterBias	Calcola il prior dai dati di training (il bias) e riempie il primo nodo con il prior dei logit.
BoostedTreesCreateEnsemble	Crea un modello di insieme di alberi e restituisce un handle.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	Creare la risorsa per i flussi quantili.
BoostedTreesDeserializeEnsemble	Deserializza una configurazione di insieme di alberi serializzati e sostituisce l'albero corrente insieme.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Crea un handle per un BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesEsempioDebugOutputs	Output di debug/interpretabilità del modello per ogni esempio.
BoostedTreesFlushQuantileSummaries	Svuota i riepiloghi dei quantili da ciascuna risorsa del flusso quantile.
BoostedTreesGetEnsembleStates	Recupera il token del timbro della risorsa dell'insieme di alberi, il numero di alberi e le statistiche di crescita.
BoostedTreesCrea riepiloghi quantili	Crea il riepilogo dei quantili per il batch.
BoostedTreesMakeStatsSummary	Crea il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch.
BoostedTreesPredict	Esegue più predittori di ensemble di regressione additiva su istanze di input e calcola i logit.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries	Aggiungere i riepiloghi dei quantili a ciascuna risorsa del flusso quantile.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	Deserializza i limiti del bucket e prepara il flag nell'attuale QuantileAccumulator.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	Svuota i riepiloghi per una risorsa flusso quantile.
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	Genera i limiti del bucket per ciascuna funzionalità in base ai riepiloghi accumulati.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Crea un handle per BoostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesSerializeEnsemble	Serializza l'insieme dell'albero in un proto.
BoostedTreesSparseAggregateStats	Aggrega il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch.
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureDividi	Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzionalità.
BoostedTreesTrainingPredict	Esegue più predittori di ensemble di regressione additiva su istanze di input e calcola l'aggiornamento ai logit memorizzati nella cache.
BoostedTreesUpdateEnsemble	Aggiorna l'insieme degli alberi aggiungendo un livello all'ultimo albero in crescita o iniziando un nuovo albero.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2	Aggiorna l'insieme degli alberi aggiungendo un livello all'ultimo albero in crescita o iniziando un nuovo albero.
BroadcastDynamicShape <T estende il numero>	Restituisce la forma di s0 op s1 con broadcast.
BroadcastGradientArgs <T estende il numero>	Restituisce gli indici di riduzione per il calcolo dei gradienti di s0 op s1 con broadcast.
Trasmetti a <T>	Trasmetti un array per una forma compatibile.
Mettere in ordine	Classifica gli "input" in base ai "confini".
CSRSparseMatrixComponents <T>	Legge i componenti CSR nell'indice batch.
CSRSparseMatrixToDense <T>	Convertire un CSRSparseMatrix (possibilmente in batch) in denso.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T>	Converte un CSRSparesMatrix (possibilmente in batch) in uno SparseTensor.
CSVDataset
CSVDatasetV2
CTLossV2	Calcola la perdita CTC (probabilità logaritmica) per ciascuna voce batch.
CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T estende il numero>	Controlla un tensore per i valori NaN, -Inf e +Inf.
Scegli il set di dati più veloce
ClipPerValore <T>	Ritaglia i valori del tensore su un minimo e un massimo specificati.
CollateTPUEmbeddingMemory	Un'operazione che unisce i protocolli di configurazione della memoria codificati in stringa da tutti gli host.
CollectiveAllToAllV2 <T estende il numero>	Scambia reciprocamente più tensori di identico tipo e forma.
CollectiveAllToAllV3 <T estende il numero>	Scambia reciprocamente più tensori di identico tipo e forma.
CollectiveAssignGroupV2	Assegnare chiavi di gruppo in base all'assegnazione del gruppo.
CollettivoBcastRecvV2 <U>	Riceve un valore tensore trasmesso da un altro dispositivo.
CollectiveBcastSendV2 <T>	Trasmette un valore tensore a uno o più altri dispositivi.
CollectiveGather <T estende il numero>	Accumula reciprocamente più tensori di identico tipo e forma.
CollectiveGatherV2 <T estende il numero>	Accumula reciprocamente più tensori di identico tipo e forma.
CollectiveInitializeCommunicator	Inizializza un gruppo per operazioni collettive.
CollectivePermute <T>	Un'operazione per permutare i tensori tra le istanze TPU replicate.
CollectiveReduceScatterV2 <T estende il numero>	Riduce reciprocamente più tensori di tipo e forma identici e disperde il risultato.
CollectiveReduceV2 <T estende il numero>	Riduce reciprocamente più tensori di identico tipo e forma.
CollectiveReduceV3 <T estende il numero>	Riduce reciprocamente più tensori di identico tipo e forma.
Soppressione combinata NonMax	Seleziona avidamente un sottoinsieme di riquadri di delimitazione in ordine decrescente di punteggio, Questa operazione esegue non_max_suppression sugli input per batch, in tutte le classi.
CompositeTensorVariantFromComponents	Codifica un valore "ExtensionType" in un tensore scalare "variante".
CompositeTensorVariantToComponents	Decodifica un tensore scalare "variante" in un valore "ExtensionType".
Elemento compresso	Comprime un elemento del set di dati.
Calcola dimensione batch	Calcola la dimensione batch statica di un set di dati senza batch parziali.
ComputeDedupDataTupleMask	Un'operazione calcola la maschera tupla dei dati di deduplicazione dal core di incorporamento.
Concat <T>	Concatena i tensori lungo una dimensione.
ConfigureAndInitializeGlobalTPU	Un'operazione che imposta le strutture centralizzate per un sistema TPU distribuito.
ConfiguraTPU distribuito	Configura le strutture centralizzate per un sistema TPU distribuito.
Configura l'incorporamentoTPUE	Configura TPUEmbedding in un sistema TPU distribuito.
ConfiguraTPUEmbeddingHost	Un'operazione che configura il software TPUEmbedding su un host.
ConfiguraTPUEmbeddingMemory	Un'operazione che configura il software TPUEmbedding su un host.
ConnectTPUEmbeddingHosts	Un'operazione che configura la comunicazione tra le istanze del software host TPUEmbedding dopo che ConfigureTPUEmbeddingHost è stato chiamato su ciascun host.
Costante <T>	Un operatore che produce un valore costante.
ConsumaMutexLock	Questa operazione utilizza un blocco creato da "MutexLock".
ControlTrigger	Non fa nulla.
Conv <T estende Numero>	Calcola una convoluzione ND dati i tensori (N+1+batch_dims)-D `input` e (N+2)-D `filtro`.
Conv2DBackpropFilterV2 <T estende il numero>	Calcola i gradienti di convoluzione rispetto al filtro.
Conv2DBackpropInputV2 <T estende il numero>	Calcola i gradienti di convoluzione rispetto all'input.
Copia <T>	Copia un tensore da CPU a CPU o da GPU a GPU.
CopiaHost <T>	Copia un tensore su host.
Copia su mesh <T>
Copia SuMeshGrad <T>
CountUpTo <T estende il numero>	Incrementa 'ref' fino a raggiungere 'limit'.
CrossReplicaSum <T estende Numero>	Un'operazione per sommare gli input tra le istanze TPU replicate.
CudnnRNNBackpropV3 <T estende il numero>	Passaggio di backprop di CudnnRNNV3.
CudnnRNNCanonalToParamsV2 <T estende il numero>	Converte i parametri CudnnRNN dalla forma canonica alla forma utilizzabile.
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T estende il numero>	Recupera i parametri CudnnRNN in forma canonica.
CudnnRNNV3 <T estende il numero>	Una RNN supportata da cuDNN.
CumulativeLogsumexp <T estende il numero>	Calcola il prodotto cumulativo del tensore "x" lungo l'asse.
DtensorRestoreV2
DtensorSetGlobalTPUArray	Un'operazione che informa una serie di ID globali di tutte le TPU nel sistema.
DataServiceDataset	Crea un set di dati che legge i dati dal servizio tf.data.
DataServiceDatasetV2	Crea un set di dati che legge i dati dal servizio tf.data.
Set di datiCardinalità	Restituisce la cardinalità di "input_dataset".
Set di dati da grafico	Crea un set di dati dal dato `graph_def`.
DatasetToGraphV2	Restituisce un GraphDef serializzato che rappresenta "input_dataset".
Dawns <T estende Numero>
DebugGradientIdentity <T>	Operazione identità per il debug del gradiente.
DebugGradientRefIdentity <T>	Operazione identità per il debug del gradiente.
DebugIdentity <T>	Fornisce una mappatura dell'identità del tensore di input di tipo non Ref per il debug.
DebugIdentityV2 <T>	Debug identità V2 op.
DebugIdentityV3 <T>	Fornisce una mappatura dell'identità del tensore di input di tipo non Ref per il debug.
DebugNanCount	Debug contatore valori NaN Op.
DebugNumericSummary	Riepilogo numerico debug Op.
DebugNumericSummaryV2 <U estende il numero>	Debug Riepilogo Numerico V2 Op.
DecodeImage <T estende il numero>	Funzione per decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg e decode_png.
DecodePaddedRaw <T estende il numero>	Reinterpretare i byte di una stringa come un vettore di numeri.
DecodeProto	L'operazione estrae i campi da un protocollo serializzato memorizzando il messaggio in tensori.
Copia profonda <T>	Crea una copia di "x".
EliminaIteratore	Un contenitore per una risorsa iteratore.
EliminaMemoryCache
EliminaMultiDeviceIterator	Un contenitore per una risorsa iteratore.
EliminaGeneratoreSeme Casuale
EliminaSeedGenerator
EliminaSessionTensor	Elimina il tensore specificato dal relativo handle nella sessione.
DenseBincount <U estende il numero>	Conta il numero di occorrenze di ciascun valore in una matrice di numeri interi.
DenseCountSparseOutput <U estende il numero>	Esegue il conteggio dei contenitori di output sparsi per un input tf.tensor.
DenseToCSRSparseMatrix	Converte un tensore denso in un CSRSparseMatrix (possibilmente batch).
Distruggi risorsaOp	Elimina la risorsa specificata dall'handle.
Distruggi la variabile temporanea <T>	Distrugge la variabile temporanea e restituisce il suo valore finale.
DispositivoIndice	Restituisce l'indice del dispositivo eseguito dall'operazione.
Set di dati interleave diretto	Un sostituto di "InterleaveDataset" in un elenco fisso di set di dati "N".
Disabilita Copia su lettura	Disattiva la modalità copia su lettura.
Salvataggio distribuito
DrawBoundingBoxesV2 <T estende il numero>	Disegna riquadri di delimitazione su una serie di immagini.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
Generatore di semi fittizi
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch	Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup_sparse().
DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch
Partizione dinamica <T>	Partiziona i "dati" in tensori "num_partizioni" utilizzando gli indici di "partizioni".
Punto dinamico <T>	Interlaccia i valori dai tensori "dati" in un singolo tensore.
ModificaDistanza	Calcola la distanza di modifica Levenshtein (eventualmente normalizzata).
Eig <U>	Calcola la scomposizione automatica di una o più matrici quadrate.
Einsum <T>	Contrazione del tensore secondo la convenzione di Einstein sulla sommatoria.
<T> vuoto	Crea un tensore con la forma data.
Elenco Tensori Vuoti	Crea e restituisce un elenco di tensori vuoto.
VuotoTensorMap	Crea e restituisce una mappa tensore vuota.
EncodeProto	L'operazione serializza i messaggi protobuf forniti nei tensori di input.
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch	Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup_sparse().
EnqueueTPUEmbeddingBatch	Un'operazione che accoda un elenco di tensori batch di input a TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch	Un'operazione che accoda un elenco di tensori batch di input a TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup().
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch	Un'operazione che accoda TPUEmbedding indici di input da uno SparseTensor.
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch	Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup_sparse().
GuaranteeShape <T>	Assicura che la forma del tensore corrisponda alla forma prevista.
Immettere <T>	Crea o trova un frame figlio e rende disponibili i "dati" al frame figlio.
Erfinv <T estende Numero>
Norma euclidea <T>	Calcola la norma euclidea degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
EseguiTPUEmbeddingPartitioner	Un'operazione che esegue il partizionatore TPUEmbedding sulla configurazione centrale dispositivo e calcola la dimensione HBM (in byte) richiesta per l'operazione TPUEmbedding.
Esci da <T>	Esce dal frame corrente al frame principale.
EspandiDim <T>	Inserisce una dimensione pari a 1 nella forma di un tensore.
Set di dati AutoShard sperimentale	Crea un set di dati che suddivide in partizioni il set di dati di input.
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	Registra la dimensione in byte di ciascun elemento di "input_dataset" in uno StatsAggregator.
Sperimentale Scegli il set di dati più veloce
Set di dati sperimentaliCardinalità	Restituisce la cardinalità di "input_dataset".
Set di dati sperimentali su TFRecord	Scrive il set di dati specificato nel file specificato utilizzando il formato TFRecord.
Set di dati sperimentaleDenseToSparseBatch	Crea un set di dati che raggruppa gli elementi di input in uno SparseTensor.
Set di dati sperimentaleLatencyStats	Registra la latenza della produzione di elementi `input_dataset` in uno StatsAggregator.
Set di dati ExperimentalMatchingFiles
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	Crea un set di dati che sovrascrive il parallelismo intra-operatorio massimo.
ExperimentalParseExampleDataset	Trasforma "input_dataset" contenente i prototipi "Example" come vettori di DT_STRING in un set di dati di oggetti "Tensor" o "SparseTensor" che rappresentano le funzionalità analizzate.
Set di dati del pool di thread privati sperimentali	Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare "input_dataset".
Set di dati casuali sperimentali	Crea un set di dati che restituisce numeri pseudocasuali.
Set di dati sperimentaleRebatch	Crea un set di dati che modifica la dimensione del batch.
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
Set di dati ExperimentalSlidingWindow	Crea un set di dati che passa una finestra scorrevole su "input_dataset".
Set di dati SQL sperimentale	Crea un set di dati che esegue una query SQL e genera righe del set di risultati.
ExperimentalStatsAggregatorHandle	Crea una risorsa di gestione delle statistiche.
ExperimentalStatsAggregatorSummary	Produce un riepilogo di tutte le statistiche registrate dal gestore delle statistiche specificato.
Set di dati sperimentaleUnbatch	Un set di dati che divide gli elementi del suo input in più elementi.
Esprime <T estende Numero>
EstrattoGlimpseV2	Estrae uno scorcio dal tensore di input.
ExtractVolumePatches <T estende il numero>	Estrai le `patch` da `input` e inseriscile nella dimensione di output `"profondità"`.
FFTND <T>	ND trasformata veloce di Fourier.
FileSystemSetConfigurazione	Imposta la configurazione del file system.
Compila <U>	Crea un tensore riempito con un valore scalare.
FinalizeDataset	Crea un set di dati applicando `tf.data.Options` a "input_dataset".
FinalizeTPUEmbedding	Un'operazione che finalizza la configurazione di TPUEmbedding.
impronta digitale	Genera valori di impronte digitali.
FresnelCos <T estende il numero>
FresnelSin <T estende il numero>
FusedBatchNormGradV3 <T estende il numero, U estende il numero>	Gradiente per la normalizzazione batch.
FusedBatchNormV3 <T estende il numero, U estende il numero>	Normalizzazione batch.
GRUBlockCell <T estende il numero>	Calcola la propagazione in avanti della cella GRU per 1 passaggio temporale.
GRUBlockCellGrad <T estende il numero>	Calcola la propagazione all'indietro delle celle GRU per 1 passaggio temporale.
Raccogli <T>	Raccogli le sezioni dall'asse `params` `axis` in base a `indices`.
Raccogli <T>	Raccogli le sezioni da "params" in un tensore con la forma specificata da "indices".
Genera proposte BoundingBox	Questa operazione produce la regione di interesse da determinati riquadri di delimitazione (bbox_deltas) codificati rispetto agli ancoraggi secondo l'eq.2 in arXiv:1506.01497 L'operazione seleziona le prime caselle di punteggio "pre_nms_topn", le decodifica rispetto alle ancore, applica la soppressione non massimale su caselle sovrapposte con un valore di intersezione su unione (iou) superiore a "nms_threshold", scartando le caselle in cui il lato più corto è inferiore a " dimensione_min`.
OttieniElementoAtIndice	Ottiene l'elemento in corrispondenza dell'indice specificato in un set di dati.
OttieniOpzioni	Restituisce `tf.data.Options` allegato a "input_dataset".
GetSessionHandle	Memorizza il tensore di input nello stato della sessione corrente.
GetSessionTensor <T>	Ottieni il valore del tensore specificato dal suo handle.
Gradienti	Aggiunge operazioni per calcolare le derivate parziali della somma di `y` s rispetto a `x` s, ovvero `d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2...` Se i valori `Options.dx()` sono impostati, sono come le derivate parziali simboliche iniziali di qualche funzione di perdita `L` rispetto a
GaranziaConst <T>	Fornisce una garanzia al runtime TF che il tensore di input è una costante.
HashTable	Crea una tabella hash non inizializzata.
HistogramFixedWidth <U estende il numero>	Restituisce l'istogramma dei valori.
IFFTND <T>	ND trasformata veloce inversa di Fourier.
IRFFTND <U estende il numero>	ND trasformata di Fourier reale veloce inversa.
Identità <T>	Restituisce un tensore con la stessa forma e contenuto del tensore o del valore di input.
IdentitàN	Restituisce un elenco di tensori con le stesse forme e contenuti dell'input tensori.
IgnoreErrorsDataset	Crea un set di dati che contiene gli elementi di "input_dataset" ignorando gli errori.
ImageProjectiveTransformV2 <T estende il numero>	Applica la trasformazione data a ciascuna delle immagini.
ImageProjectiveTransformV3 <T estende il numero>	Applica la trasformazione data a ciascuna delle immagini.
ImmutableConst <T>	Restituisce il tensore immutabile dalla regione della memoria.
AlimentazioneDequeue <T>	Un'operazione segnaposto per un valore che verrà inserito nel calcolo.
InfeedDequeueTuple	Recupera più valori dall'alimentazione come tupla XLA.
InfeedEnqueue	Un'operazione che inserisce un singolo valore tensore nel calcolo.
Buffer prelinearizzato InfeedEnqueue	Un'operazione che accoda il buffer prelinearizzato nell'alimentazione TPU.
InfeedEnqueueTuple	Inserisce più valori tensoriali nel calcolo come una tupla XLA.
Inizializza tabella	Inizializzatore di tabella che accetta due tensori rispettivamente per chiavi e valori.
InizializzaTableFromDataset
InizializzaTableFromTextFile	Inizializza una tabella da un file di testo.
InserisciAggiungi <T>	Aggiunge v nelle righe specificate di x.
InplaceSub <T>	Sottrae "v" nelle righe specificate di "x".
InplaceUpdate <T>	Aggiorna le righe specificate "i" con i valori "v".
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	Controlla se un insieme di alberi è stato inizializzato.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Controlla se un flusso quantile è stato inizializzato.
IsTPUEmbeddingInitialized	Se l'incorporamento TPU è inizializzato in un sistema TPU distribuito.
IsVariableInitialized	Controlla se un tensore è stato inizializzato.
Regressione isotonica <U estende il numero>	Risolve una serie di problemi di regressione isotonica.
IteratorGetDevice	Restituisce il nome del dispositivo su cui è stata posizionata la "risorsa".
Inizializzazione KMC2Chain	Restituisce l'indice di un punto dati che deve essere aggiunto al set di semi.
KmeansPlusPlusInitialization	Seleziona num_to_sample righe di input utilizzando il criterio KMeans++.
KthOrderStatistic	Calcola la statistica dell'ordine K-esimo di un set di dati.
Set di dati LMDB	Crea un set di dati che genera le coppie chiave-valore in uno o più file LMDB.
LSTMBlockCell <T estende il numero>	Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per 1 passo temporale.
LSTMBlockCellGrad <T estende il numero>	Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per 1 passo temporale.
LinSpace <T estende Numero>	Genera valori in un intervallo.
Elenco set di dati	Crea un set di dati che emette ciascuno dei "tensori" una volta.
Carica tutti i parametri di incorporamentoTPUE	Un'operazione che carica i parametri di ottimizzazione nella memoria incorporata.
CaricaTPUEmbeddingADAMParametri	Carica i parametri di incorporamento di ADAM.
CaricaTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Carica i parametri di incorporamento di Adadelta.
CaricaTPUEmbeddingAdagradMomentumParametri	Carica i parametri di incorporamento di Adagrad Momentum.
CaricaTPUEmbeddingAdagradParameters	Carica i parametri di incorporamento di Adagrad.
CaricaTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Carica i parametri di incorporamento RMSProp centrati.
CaricaTPUEmbeddingFTRLParametri	Carica i parametri di incorporamento FTRL.
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	Parametri di incorporamento dello stimatore della frequenza di carico.
CaricaTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Carica i parametri di incorporamento di MDL Adagrad Light.
CaricaTPUEmbeddingMomentumParametri	Carica i parametri di incorporamento di Momentum.
CaricaTPUEmbeddingProximalAdagradParametri	Caricare i parametri di incorporamento Adagrad prossimali.
CaricaTPUEmbeddingProximalYogiParameters
CaricaTPUEmbeddingRMSPropParametri	Carica i parametri di incorporamento di RMSProp.
CaricaTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Carica i parametri di incorporamento SGD.
LookupTableExport <T, U>	Restituisce tutte le chiavi e i valori nella tabella.
RicercaTabellaTrova <U>	Cerca le chiavi in una tabella e restituisce i valori corrispondenti.
LookupTableImport	Sostituisce il contenuto della tabella con le chiavi e i valori specificati.
Inserimento tabella di ricerca	Aggiorna la tabella per associare le chiavi ai valori.
Ricerca tabellaRimuovi	Rimuove le chiavi e i valori associati da una tabella.
Dimensione tabella di ricerca	Calcola il numero di elementi nella tabella data.
LoopCond	Inoltra l'input all'output.
LowerBound <U estende il numero>	Applica lower_bound(sorted_search_values,values) lungo ogni riga.
Lu <T, U estende Numero>	Calcola la scomposizione LU di una o più matrici quadrate.
RendiUnico	Rendi unici tutti gli elementi nella dimensione non batch, ma \"vicini\". il loro valore iniziale.
MappaCancella	Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante.
MappaIncompleteSize	Op restituisce il numero di elementi incompleti nel contenitore sottostante.
MapPeek	Op dà una sbirciatina ai valori della chiave specificata.
Dimensione mappa	Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante.
MappaStage	Fase (chiave, valori) nel contenitore sottostante che si comporta come una tabella hash.
MappaUnstage	Op rimuove e restituisce i valori associati alla chiave dal contenitore sottostante.
MappaUnstageNoKey	Op rimuove e restituisce un valore casuale (chiave, valore) dal contenitore sottostante.
MatrixDiagPartV2 <T>	Restituisce la parte diagonale in batch di un tensore in batch.
MatrixDiagPartV3 <T>	Restituisce la parte diagonale in batch di un tensore in batch.
MatrixDiagV2 <T>	Restituisce un tensore diagonale raggruppato con determinati valori diagonali raggruppati.
MatrixDiagV3 <T>	Restituisce un tensore diagonale raggruppato con determinati valori diagonali raggruppati.
MatrixSetDiagV2 <T>	Restituisce un tensore di matrice in batch con nuovi valori diagonali in batch.
MatrixSetDiagV3 <T>	Restituisce un tensore di matrice in batch con nuovi valori diagonali in batch.
Massimo <T>	Calcola il massimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
MaxIntraOpParallelismDataset	Crea un set di dati che sovrascrive il parallelismo intra-operatorio massimo.
Unisci <T>	Inoltra il valore di un tensore disponibile da "inputs" a "output".
UnisciDedupData	Un'operazione unisce elementi di tensori interi e float nei dati di deduplicazione come tupla XLA.
Min <T>	Calcola il minimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
MirrorPad <T>	Riempie un tensore con valori specchiati.
Grado MirrorPad <T>	Opzione gradiente per "MirrorPad" op.
MlirPassthroughOp	Racchiude un calcolo MLIR arbitrario espresso come modulo con una funzione main().
MulNoNan <T>	Restituisce x * y per elemento.
MutableDenseHashTable	Crea una tabella hash vuota che utilizza i tensori come archivio di backup.
MutableHashTable	Crea una tabella hash vuota.
MutableHashTableOfTensors	Crea una tabella hash vuota.
Mutex	Crea una risorsa Mutex che può essere bloccata da "MutexLock".
Blocco mutex	Blocca una risorsa mutex.
NcclAllReduce <T estende il numero>	Restituisce un tensore contenente la riduzione su tutti i tensori di input.
NcclBroadcast <T estende il numero>	Invia "input" a tutti i dispositivi collegati all'output.
NcclReduce <T estende il numero>	Riduce "input" da "num_devices" utilizzando "reduction" a un singolo dispositivo.
Ndtri <T estende il Numero>
Vicini più vicini	Seleziona i k centri più vicini per ciascun punto.
NextAfter <T estende Numero>	Restituisce il successivo valore rappresentabile di "x1" nella direzione di "x2", a livello di elemento.
SuccessivaIterazione <T>	Rende il suo input disponibile alla successiva iterazione.
NoOp	Non fa nulla.
Int non deterministici <U>	Genera in modo non deterministico alcuni numeri interi.
NonMaxSuppressionV5 <T estende il numero>	Seleziona avidamente un sottoinsieme di riquadri di delimitazione in ordine decrescente di punteggio, eliminando le caselle che hanno un'elevata sovrapposizione di intersezione su unione (IOU) con le caselle precedentemente selezionate.
Set di dati non serializzabili
OneHot <U>	Restituisce un tensore one-hot.
A quelli piace <T>	Restituisce un tensore di uno con la stessa forma e tipo di x.
OptimizeDatasetV2	Crea un set di dati applicando le ottimizzazioni correlate a "input_dataset".
OpzioniDataset	Crea un set di dati allegando tf.data.Options a "input_dataset".
OrdinatoMapClear	Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante.
Dimensione ordinata della mappa incompleta	Op restituisce il numero di elementi incompleti nel contenitore sottostante.
OrderedMapPeek	Op dà una sbirciatina ai valori della chiave specificata.
Dimensione mappa ordinata	Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante.
OrderedMapStage	Fase (chiave, valori) nel contenitore sottostante che si comporta come un ordine contenitore associativo.
OrderedMapUnstage	Op rimuove e restituisce i valori associati alla chiave dal contenitore sottostante.
OrderedMapUnstageNoKey	Op rimuove e restituisce l'elemento (chiave, valore) con il più piccolo chiave dal contenitore sottostante.
OutfeedDequeue <T>	Recupera un singolo tensore dall'output di calcolo.
OutfeedDequeueTuple	Recupera più valori dall'output di calcolo.
OutfeedDequeueTupleV2	Recupera più valori dall'output di calcolo.
OutfeedDequeueV2 <T>	Recupera un singolo tensore dall'output di calcolo.
Coda di uscita	Accodare un tensore all'uscita del calcolo.
OutfeedEnqueueTuple	Accodare più valori Tensor sull'output di calcolo.
Blocco <T>	Riempie un tensore.
ParallelBatchDataset
ParallelConcat <T>	Concatena un elenco di tensori "N" lungo la prima dimensione.
Punto dinamico parallelo <T>	Interlaccia i valori dai tensori "dati" in un singolo tensore.
ParseExampleDatasetV2	Trasforma "input_dataset" contenente i prototipi "Example" come vettori di DT_STRING in un set di dati di oggetti "Tensor" o "SparseTensor" che rappresentano le funzionalità analizzate.
ParseEsempioV2	Trasforma un vettore di prototipi tf.Example (come stringhe) in tensori tipizzati.
ParseSequenceEsempioV2	Trasforma un vettore di prototipi tf.io.SequenceExample (come stringhe) in tensori tipizzati.
Segnaposto <T>	Un'operazione segnaposto per un valore che verrà inserito nel calcolo.
SegnapostoWithDefault <T>	Un'operazione segnaposto che passa attraverso "input" quando il suo output non viene alimentato.
Prelinearizzare	Un'operazione che linearizza un valore tensore in un tensore variante opaco.
PrelinearizeTuple	Un'operazione che linearizza più valori di tensore in un tensore variante opaco.
PrimitivoOp	Una classe base per le implementazioni `Op` supportate da una singola `Operation` .
Stampa	Stampa una stringa scalare.
Set di dati del pool di thread privati	Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare "input_dataset".
Prodotto <T>	Calcola il prodotto degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
QuantizeAndDequantizeV4 <T estende il numero>	Quantizza quindi dequantizza un tensore.
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T estende il numero>	Restituisce il gradiente di "QuantizeAndDequantizeV4".
Concat quantizzato <T>	Concatena tensori quantizzati lungo una dimensione.
QuantizzatoConcatV2 <T>
QuantizedConv2DAndRelu <V>
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndRequantize <V>
QuantizedConv2DPerChannel <V>	Calcola QuantizedConv2D per canale.
QuantizedConv2DWithBias <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedDepthwiseConv2D <V>	Calcola Conv2D quantizzato in profondità.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V>	Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V>	Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias e Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias, Relu e Requantize.
QuantizedMatMulWithBias <W>	Esegue una moltiplicazione della matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con aggiunta bias.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W estende il numero>
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V>	Esegui una moltiplicazione della matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con aggiunta bias e fusione relu.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Esegui una moltiplicazione della matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con aggiunta bias, relu e riquantizzazione della fusione.
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W>
Risagoma quantizzata <T>	Riforma un tensore quantizzato secondo l'operazione Reshape op.
RFFTND <U>	ND trasformata di Fourier reale veloce.
RaggedBincount <U estende il numero>	Conta il numero di occorrenze di ciascun valore in una matrice di numeri interi.
RaggedCountSparseOutput <U estende il numero>	Esegue il conteggio dei contenitori di output sparsi per un input tensore irregolare.
RaggedCross <T, U estende Numero>	Genera una croce di funzionalità da un elenco di tensori e la restituisce come RaggedTensor.
RaggedFillEmptyRows <T>
RaggedFillEmptyRowsGrad <T>
RaggedGather <T estende Numero, U>	Raccogli le sezioni irregolari dall'asse "params" "0" in base agli "indici".
RaggedRange <U estende il numero, T estende il numero>	Restituisce un "RaggedTensor" contenente le sequenze di numeri specificate.
RaggedTensorFromVariant <U estende Number, T>	Decodifica un tensore "variante" in un "RaggedTensor".
RaggedTensorToSparse <U>	Converte un `RaggedTensor` in uno `SparseTensor` con gli stessi valori.
RaggedTensorToTensor <U>	Crea un tensore denso da un tensore irregolare, possibilmente alterandone la forma.
RaggedTensorToVariant	Codifica un `RaggedTensor` in un tensore `variante`.
RaggedTensorToVariantGradient <U>	Helper utilizzato per calcolare il gradiente per "RaggedTensorToVariant".
Set di dati casuali V2	Crea un set di dati che restituisce numeri pseudocasuali.
RandomIndexShuffle <T estende il numero>	Restituisce la posizione di "valore" in una permutazione di [0, ..., max_index].
Intervallo <T estende il numero>	Crea una sequenza di numeri.
Rango	Restituisce il rango di un tensore.
LeggiVariableOp <T>	Legge il valore di una variabile.
LeggiVariableXlaSplitND <T>	Suddivide il tensore di input della variabile risorsa in tutte le dimensioni.
RibatchDataset	Crea un set di dati che modifica la dimensione del batch.
RibatchDatasetV2	Crea un set di dati che modifica la dimensione del batch.
Ricev <T>	Riceve il tensore denominato da send_device su recv_device.
RecvTPUEmbeddingActivations	Un'operazione che riceve attivazioni di incorporamento sulla TPU.
Riduci tutto	Calcola la "logica e" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
RiduciQualsiasi	Calcola l'"or logico" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
RiduciMax <T>	Calcola il massimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
RiduciMin <T>	Calcola il minimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
RiduciProd <T>	Calcola il prodotto degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
Riduci somma <T>	Calcola la somma degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
RifInserisci <T>	Crea o trova un frame figlio e rende disponibili i "dati" al frame figlio.
RifEsci <T>	Esce dal frame corrente al frame principale.
IdentitàRif <T>	Restituisce lo stesso tensore di riferimento del tensore di riferimento in input.
RifUnisci <T>	Inoltra il valore di un tensore disponibile da "inputs" a "output".
RefNextIterazione <T>	Rende il suo input disponibile alla successiva iterazione.
RifSeleziona <T>	Inoltra l'elemento "index" di "inputs" a "output".
RifInterruttore <T>	Inoltra il tensore di riferimento "data" alla porta di output determinata da "pred".
RegisterDataset	Registra un set di dati con il servizio tf.data.
RegisterDatasetV2	Registra un set di dati con il servizio tf.data.
Relè <T>
RelayoutCome <T>
Intervallo di riquantizzazione per canale	Calcola l'intervallo di riquantizzazione per canale.
RiquantizzaPerCanale <U>	Riquantizza l'input con i valori minimo e massimo noti per canale.
Rimodella <T>	Rimodella un tensore.
ResourceAccumulatorApplyGradient	Applica un gradiente a un determinato accumulatore.
ResourceAccumulatorNumAccumulato	Restituisce il numero di gradienti aggregati negli accumulatori specificati.
ResourceAccumulatorSetGlobalStep	Aggiorna l'accumulatore con un nuovo valore per global_step.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>	Estrae il gradiente medio nel ConditionalAccumulatore specificato.
ResourceApplyAdagradV2	Aggiorna '*var' secondo lo schema adagrad.
ResourceApplyAdamWithAmsgrad	Aggiorna '*var' secondo l'algoritmo di Adam.
ResourceApplyKerasMomentum	Aggiorna '*var' secondo lo schema del momentum.
ResourceConditionalAccumulatore	Un accumulatore condizionale per l'aggregazione dei gradienti.
ResourceCountUpTo <T estende il numero>	Incrementa la variabile puntata da "risorsa" fino a raggiungere il "limite".
ResourceGather <U>	Raccogli sezioni dalla variabile puntata da "risorsa" in base agli "indici".
ResourceGatherNd <U>
ResourceScatterAdd	Aggiunge aggiornamenti sparsi alla variabile a cui fa riferimento "risorsa".
ResourceScatterDiv	Divide gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento "resource".
ResourceScatterMax	Riduce gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento "resource" utilizzando l'operazione "max".
Min. dispersione risorse	Riduce gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento "resource" utilizzando l'operazione "min".
ResourceScatterMul	Moltiplica gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento "risorsa".
ResourceScatterNdAdd	Applica un'addizione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile.
ResourceScatterNdMax
ResourceScatterNdMin
ResourceScatterNdSub	Applica la sottrazione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile.
ResourceScatterNdUpdate	Applica "aggiornamenti" sparsi a singoli valori o sezioni all'interno di un dato variabile secondo "indici".
ResourceScatterSub	Sottrae gli aggiornamenti sparsi dalla variabile a cui fa riferimento "risorsa".
ResourceScatterUpdate	Assegna aggiornamenti sparsi alla variabile a cui fa riferimento "risorsa".
ResourceSparseApplyAdagradV2	Aggiorna le voci rilevanti in 'var' e 'accum' secondo lo schema adagrad.
ResourceSparseApplyKerasMomentum	Aggiorna le voci rilevanti in 'var' e 'accum' secondo lo schema del momentum.
ResourceStridedSliceAssign	Assegna "value" al riferimento del valore l suddiviso di "ref".
Recupera tutti i parametri di incorporamentoTPUE	Un'operazione che recupera i parametri di ottimizzazione dall'incorporamento nella memoria dell'host.
RecuperaTPUEmbeddingADAMParametri	Recuperare i parametri di incorporamento di ADAM.
RecuperaTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Recupera i parametri di incorporamento di Adadelta.
RecuperaTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters	Recupera i parametri di incorporamento di Adagrad Momentum.
RecuperaTPUEmbeddingAdagradParameters	Recupera i parametri di incorporamento di Adagrad.
RecuperaTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Recupera i parametri di incorporamento RMSProp centrati.
RecuperaTPUEmbeddingFTRLParametri	Recupera i parametri di incorporamento FTRL.
RecuperaTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	Recuperare i parametri di incorporamento dello stimatore di frequenza.
RecuperaTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Recupera i parametri di incorporamento di MDL Adagrad Light.
RecuperaTPUEmbeddingMomentumParameters	Recupera i parametri di incorporamento di Momentum.
RecuperaTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Recuperare i parametri di incorporamento Adagrad prossimali.
RecuperaTPUEmbeddingProximalYogiParameters
RecuperaTPUEmbeddingRMSPropParameters	Recupera i parametri di incorporamento di RMSProp.
RecuperaTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Recupera i parametri di incorporamento SGD.
<T> inversa	Inverte le dimensioni specifiche di un tensore.
Sequenza inversa <T>	Inverte le fette di lunghezza variabile.
Riscrivi il set di dati
RiscAbs <T estende il numero>
RiscAdd <T estende Numero>	Restituisce x + y per elemento.
RiscBinaryArithmetic <T estende il numero>
RiscBinaryComparison
RiscBitcast <U>
RiscBroadcast <T>
RiscCast <U>
RiscCeil <T estende il numero>
RiscCholesky <T estende Numero>
RiscConcat <T>
RiscConv <T estende il numero>
RiscCos <T estende Numero>
RiscDiv <T estende il numero>
RiscDot <T estende il numero>
RiscExp <T estende il numero>
RiscFft <T>
RiscFloor <T estende Numero>
RiscGather <T>
RiscImag <U estende il numero>
RiscIsFinite
RiscLog <T estende Numero>
RiscLogicalAnd
RiscLogicalNot
RiscLogicalOr
RiscMax <T estende il numero>	Restituisce max(x, y) per elemento.
RiscMin <T estende Numero>
RiscMul <T estende Numero>
RiscNeg <T estende Numero>
RiscPad <T estende il numero>
RiscPool <T estende il numero>
RiscPow <T estende il numero>
RiscRandomUniform
RiscReal <U estende il numero>
RiscReduce <T estende Numero>
RiscRem <T estende Numero>
RiscReshape <T estende Numero>
RiscReverse <T estende il numero>
RiscScatter <U estende il numero>
RiscShape <U estende il numero>
RiscSign <T estende Numero>
RiscSlice <T estende il numero>
RiscSort <T estende il numero>
RiscSqueeze <T>
RiscSub <T estende Numero>
RiscTranspose <T>
RiscTriangularSolve <T estende il numero>
RiscUnary <T estende Numero>
RngReadAndSkip	Avanza il contatore di un RNG basato sul contatore.
RngSalta	Avanza il contatore di un RNG basato sul contatore.
Tira <T>	Fa rotolare gli elementi di un tensore lungo un asse.
Set di dati di campionamento	Crea un set di dati che prende un campione Bernoulli del contenuto di un altro set di dati.
ScaleAndTranslate
ScaleAndTranslateGrad <T estende il numero>
ScatterAdd <T>	Aggiunge aggiornamenti sparsi a un riferimento variabile.
ScatterDiv <T>	Divide un riferimento variabile per aggiornamenti sparsi.
ScatterMax <T estende il numero>	Riduce gli aggiornamenti sparsi in un riferimento variabile utilizzando l'operazione "max".
ScatterMin <T estende il numero>	Riduce gli aggiornamenti sparsi in un riferimento variabile utilizzando l'operazione "min".
ScatterMul <T>	Moltiplica gli aggiornamenti sparsi in un riferimento variabile.
ScatterNd <U>	Distribuisce gli "aggiornamenti" in un tensore di forma "shape" in base agli "indici".
ScatterNdAdd <T>	Applica un'addizione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile.
ScatterNdMax <T>	Calcola il massimo per elemento.
ScatterNdMin <T>	Calcola il minimo per elemento.
ScatterNdNonAliasingAdd <T>	Applica un'addizione sparsa all'"input" utilizzando valori o sezioni individuali da `aggiornamenti` secondo gli indici `indices`.
ScatterNdSub <T>	Applica la sottrazione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile.
ScatterNdUpdate <T>	Applica "aggiornamenti" sparsi a singoli valori o sezioni all'interno di un dato variabile secondo "indici".
ScatterSub <T>	Sottrae gli aggiornamenti sparsi a un riferimento variabile.
ScatterUpdate <T>	Applica aggiornamenti sparsi a un riferimento variabile.
SegmentMaxV2 <T estende il numero>	Calcola il massimo lungo i segmenti di un tensore.
SegmentMinV2 <T estende il numero>	Calcola il minimo lungo i segmenti di un tensore.
SegmentoProdV2 <T>	Calcola il prodotto lungo i segmenti di un tensore.
SommasegmentoV2 <T>	Calcola la somma lungo i segmenti di un tensore.
Selezionare V2 <T>
Inviare	Invia il tensore denominato da send_device a recv_device.
InviaTPUEmbeddingGradients	Esegue aggiornamenti gradienti delle tabelle di incorporamento.
SetDiff1d <T, U estende Numero>	Calcola la differenza tra due elenchi di numeri o stringhe.
Imposta dimensione	Numero di elementi univoci lungo l'ultima dimensione dell'input "set".
Forma <U estende Numero>	Restituisce la forma di un tensore.
ShapeN <U estende Numero>	Restituisce la forma dei tensori.
ShardDataset	Crea un `Dataset` che include solo 1/`num_shards` di questo dataset.
ShuffleAndRepeatDatasetV2
ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV3
ShutdownDistributedTPU	Arresta un sistema TPU distribuito in esecuzione.
ArrestoTPUSystem	Un'operazione che spegne il sistema TPU.
Dimensioni <U estende il numero>	Restituisce la dimensione di un tensore.
Skipgram	Analizza un file di testo e crea una serie di esempi.
SleepDataset
Fetta <T>	Restituisce una porzione da "input".
Set di dati SlidingWindow	Crea un set di dati che passa una finestra scorrevole su "input_dataset".
Istantanea <T>	Restituisce una copia del tensore di input.
SnapshotChunkDataset
Set di dati di istantanea	Crea un set di dati che scriverà/leggerà da uno snapshot.
Lettore di set di dati di istantanea
SnapshotNestedDatasetReader
SobolSample <T estende il numero>	Genera punti dalla sequenza Sobol.
SpazioToBatchNd <T>	SpaceToBatch per tensori ND di tipo T.
SparseApplyAdagradV2 <T>	Aggiorna le voci rilevanti in 'var' e 'accum' secondo lo schema adagrad.
SparseBincount <U estende il numero>	Conta il numero di occorrenze di ciascun valore in una matrice di numeri interi.
SparseCountSparseOutput <U estende il numero>	Esegue il conteggio dei contenitori di output sparse per un input tensore sparse.
SparseCrossHashed	Genera una croce sparsa da un elenco di tensori sparsi e densi.
SparseCrossV2	Genera una croce sparsa da un elenco di tensori sparsi e densi.
SparseMatrixAdd	Addizione sparsa di due matrici CSR, C = alfa * A + beta * B.
SparseMatrixMatMul <T>	Matrix: moltiplica una matrice sparsa per una matrice densa.
SparseMatrixMul	Moltiplicazione per elementi di una matrice sparsa con un tensore denso.
SparseMatrixNNZ	Restituisce il numero di valori diversi da zero di "sparse_matrix".
SparseMatrixOrderingAMD	Calcola l'ordine del grado minimo approssimativo (AMD) di "input".
SparseMatrixSoftmax	Calcola il softmax di un CSRSparseMatrix.
SparseMatrixSoftmaxGrad	Calcola il gradiente dello SparseMatrixSoftmax op.
SparseMatrixSparseCholesky	Calcola la scomposizione sparsa di Cholesky di "input".
SparseMatrixSparseMatMul	La matrice sparsa moltiplica due matrici CSR "a" e "b".
SparseMatrixTranspose	Traspone le dimensioni interne (matrice) di un CSRSparseMatrix.
SparseMatrixZeros	Crea un CSRSparseMatrix composto da tutti zeri con forma "dense_shape".
SparseSegmentMeanGradV2 <T estende il numero, U estende il numero>	Calcola i gradienti per SparseSegmentMean.
SparseSegmentSqrtNGradV2 <T estende il numero, U estende il numero>	Calcola i gradienti per SparseSegmentSqrtN.
SparseSegmentSumGrad <T estende Numero>	Calcola i gradienti per SparseSegmentSum.
SparseSegmentSumGradV2 <T estende il numero, U estende il numero>	Calcola i gradienti per SparseSegmentSum.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	Converte un SparseTensor in un CSRSparseMatrix (possibilmente in batch).
Spence <T estende Numero>
Dividi <T>	Divide un tensore in tensori `num_split` lungo una dimensione.
SplitDedupData <T estende il numero, U estende il numero>	Un'operazione divide la tupla XLA dei dati di deduplicazione di input in tensori interi e a virgola mobile.
Divisione V <T>	Divide un tensore in tensori `num_split` lungo una dimensione.
Premi <T>	Rimuove le dimensioni di dimensione 1 dalla forma di un tensore.
Impila <T>	Comprime un elenco di tensori di rango "N" - "R" in un tensore di rango "(R+1)".
Palcoscenico	Valori di stage simili a un Enqueue leggero.
StageClear	Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante.
StagePeek	Op dà una sbirciatina ai valori dell'indice specificato.
StageSize	Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante.
StatefulRandomBinomial <V estende il numero>
StatefulStandardNormal <U>	Restituisce valori casuali da una distribuzione normale.
StatefulStandardNormalV2 <U>	Restituisce valori casuali da una distribuzione normale.
StatefulTruncatedNormal <U>	Restituisce valori casuali da una distribuzione normale troncata.
StatefulUniform <U>	Restituisce valori casuali da una distribuzione uniforme.
StatefulUniformFullInt <U>	Restituisce numeri interi casuali da una distribuzione uniforme.
StatefulUniformInt <U>	Restituisce numeri interi casuali da una distribuzione uniforme.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V estende il numero>
StatelessRandomBinomial <W estende il numero>	Restituisce numeri casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione binomiale.
StatelessRandomGammaV2 <V estende il numero>	Restituisce numeri casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione gamma.
StatelessRandomGammaV3 <U estende il numero>	Restituisce numeri casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione gamma.
StatelessRandomGetAlg	Sceglie il miglior algoritmo RNG basato sul contatore in base al dispositivo.
StatelessRandomGetKeyCounter	Combina il seme nella chiave e nel contatore, utilizzando il miglior algoritmo basato sul dispositivo.
StatelessRandomGetKeyCounterAlg	Sceglie l'algoritmo migliore in base al dispositivo e inserisce il seed nella chiave e nel contatore.
StatelessRandomNormalV2 <U estende il numero>	Restituisce valori pseudocasuali deterministici da una distribuzione normale.
StatelessRandomPoisson <W estende il numero>	Restituisce numeri casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione di Poisson.
StatelessRandomUniformFullInt <V estende il numero>	Restituisce numeri interi casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U estende il numero>	Restituisce numeri interi casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme.
StatelessRandomUniformIntV2 <U estende il numero>	Restituisce numeri interi casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme.
StatelessRandomUniformV2 <U estende il numero>	Restituisce valori casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme.
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T estende il numero>	Genera in modo deterministico un riquadro di delimitazione distorto in modo casuale per un'immagine.
Shuffle senza stato <T>	Sposta in modo casuale e deterministico un tensore lungo la sua prima dimensione.
StatelessTruncatedNormalV2 <U estende il numero>	Restituisce valori pseudocasuali deterministici da una distribuzione normale troncata.
StatsAggregatorHandleV2
StatsAggregatorSetSummaryWriter	Imposta un summary_writer_interface per registrare le statistiche utilizzando il dato stats_aggregator.
StochasticCastToInt <U estende il numero>	Lancia stocasticamente un dato tensore da float a int.
ArrestaGradiente <T>	Interrompe il calcolo del gradiente.
StridedSlice <T>	Restituisce una sezione striata da "input".
StridedSliceAssegna <T>	Assegna "value" al riferimento del valore l suddiviso di "ref".
StridedSliceGrad <U>	Restituisce il gradiente di "StridedSlice".
StringLower	Converte tutti i caratteri maiuscoli nelle rispettive sostituzioni minuscole.
StringNGrams <T estende Numero>	Crea ngrammi da dati di stringhe irregolari.
StringUpper	Converte tutti i caratteri minuscoli nelle rispettive sostituzioni maiuscole.
Somma <T>	Calcola la somma degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
CommutaCond <T>	Inoltra i "dati" alla porta di output determinata da "pred".
SyncDevice	Sincronizza il dispositivo su cui viene eseguita questa operazione.
TFRecordDatasetV2	Crea un set di dati che emette i record da uno o più file TFRecord.
Risultato della compilazione TPU	Restituisce il risultato di una compilazione TPU.
TPUCompileSucceededAssert	Afferma che la compilazione è riuscita.
Attivazioni di incorporamento TPU	Un'operazione che consente la differenziazione degli incorporamenti TPU.
TPUEsegui	Op che carica ed esegue un programma TPU su un dispositivo TPU.
TPUExecuteAndUpdateVariables	Op che esegue un programma con aggiornamenti variabili sul posto opzionali.
TPUOrdinalSelector	Un selettore del nucleo TPU Op.
TPUPartitionedInput <T>	Un'operazione che raggruppa insieme un elenco di input partizionati.
TPUPartitionedInputV2 <T>	Un'operazione che raggruppa insieme un elenco di input partizionati.
TPUPartitionedOutput <T>	Un'operazione che demultiplexa un tensore affinché venga suddiviso da XLA in un elenco di partizioni output al di fuori del calcolo XLA.
TPUPartitionedOutputV2 <T>	Un'operazione che demultiplexa un tensore affinché venga suddiviso da XLA in un elenco di partizioni output al di fuori del calcolo XLA.
TPUReplicateMetadata	Metadati che indicano come replicare il calcolo della TPU.
TPUReplicatedInput <T>	Connette N input a un calcolo TPU replicato a N vie.
TPUReplicatedOutput <T>	Connette N output da un calcolo TPU replicato a N vie.
Variabili TPUReshard	Operazione che riconfigura le variabili TPU sul dispositivo allo stato specificato.
TPURoundRobin	Bilanciamento del carico round-robin sui core TPU.
Variabile Temporanea <T>	Restituisce un tensore che può essere modificato, ma persiste solo all'interno di un singolo passaggio.
TensorArray	Un array di tensori di data dimensione.
TensorArrayClose	Elimina TensorArray dal relativo contenitore di risorse.
TensorArrayConcat <T>	Concatena gli elementi di TensorArray nel valore "value".
TensorArrayGather <T>	Raccogli elementi specifici da TensorArray nell'output "value".
TensorArrayGrad	Crea un TensorArray per archiviare i gradienti dei valori nell'handle specificato.
TensorArrayGradWithShape	Crea un TensorArray per archiviare più gradienti di valori nell'handle specificato.
TensorArrayPack <T>
TensorArrayLeggi <T>	Leggi un elemento da TensorArray nell'output "value".
TensorArrayScatter	Distribuisci i dati dal valore di input in elementi TensorArray specifici.
TensorArraySize	Ottieni la dimensione corrente di TensorArray.
TensorArraySplit	Dividere i dati dal valore di input in elementi TensorArray.
TensorArrayUnpack
TensorArrayWrite	Spingere un elemento sul tensor_array.
TensorListConcat <T>	Concatena tutti i tensori nell'elenco lungo la dimensione 0.
TensorListConcatLists
TensorListConcatV2 <U>	Concatena tutti i tensori nell'elenco lungo la dimensione 0.
TensorListElementShape <T estende il numero>	La forma degli elementi della lista data, come un tensore.
TensorListFromTensor	Crea un TensorList che, se impilato, ha il valore di "tensore".
TensorListGather <T>	Crea un tensore indicizzandolo in TensorList.
TensorListGetItem <T>
TensorListLength	Restituisce il numero di tensori nell'elenco dei tensori di input.
TensorListPopBack <T>	Restituisce l'ultimo elemento dell'elenco di input nonché un elenco con tutti gli elementi tranne quell'elemento.
TensorListPushBack	Restituisce una lista che ha il "Tensore" passato come ultimo elemento e gli altri elementi della lista data in "input_handle".
TensorListPushBackBatch
TensorListReserve	Elenco della dimensione specificata con elementi vuoti.
TensorListResize	Ridimensiona l'elenco.
TensorListScatter	Crea un TensorList indicizzando in un Tensor.
TensorListScatterIntoExistingList	Tensore di dispersione sugli indici in un elenco di input.
TensorListScatterV2	Crea un TensorList indicizzando in un Tensor.
TensorListSetItem
TensorListSplit	Divide un tensore in una lista.
TensorListStack <T>	Impila tutti i tensori nell'elenco.
TensorMapErase	Restituisce una mappa tensore con l'elemento della chiave specificata cancellato.
TensorMapHasKey	Restituisce se la chiave specificata esiste nella mappa.
TensorMapInsert	Restituisce una mappa che è "input_handle" con la coppia chiave-valore inserita.
TensorMapLookup <U>	Restituisce il valore da una determinata chiave in una mappa tensore.
TensorMapSize	Restituisce il numero di tensori nella mappa tensore di input.
TensorMapStackKeys <T>	Restituisce uno stack tensore di tutte le chiavi in una mappa tensore.
TensorScatterAdd <T>	Aggiunge "aggiornamenti" sparsi a un tensore esistente in base agli "indici".
TensorScatterMax <T>	Applicare un aggiornamento sparso a un tensore prendendo il massimo in termini di elementi.
TensorScatterMin <T>
TensorScatterSub <T>	Sottrae gli "aggiornamenti" sparsi da un tensore esistente in base agli "indici".
TensorScatterUpdate <T>	Distribuisci gli "aggiornamenti" in un tensore esistente in base agli "indici".
TensorStridedSliceUpdate <T>	Assegna "value" al riferimento del valore l suddiviso di "input".
ThreadPoolDataset	Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare "input_dataset".
ThreadPoolHandle	Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare "input_dataset".
Affianca <T>	Costruisce un tensore affiancando un dato tensore.
Timestamp	Fornisce il tempo trascorso dall'epoca in secondi.
ToBool	Converte un tensore in un predicato scalare.
TopKUnique	Restituisce i valori univoci TopK nell'array in ordine ordinato.
TopKWithUnique	Restituisce i valori TopK nell'array in ordine ordinato.
TpuHandleToProtoKey	Converte gli handle uid di XRT in un formato di input compatibile con TensorFlow.
TridiagonaleMatMul <T>	Calcolare il prodotto con matrice tridiagonale.
TridiagonaleRisolvi <T>	Risolve sistemi di equazioni tridiagonali.
Annulla batch <T>	Inverte il funzionamento di Batch per un singolo tensore di uscita.
UnbatchGrad <T>	Gradiente di Unbatch.
UncompressElement	Decomprime un elemento del set di dati compresso.
UnicodeDecode <T estende il numero>	Decodifica ogni stringa in "input" in una sequenza di punti di codice Unicode.
Codice Unicode	Codifica un tensore di int in stringhe Unicode.
UniformDequantize <U estende il numero>	Eseguire la dequantizzazione sull'input del tensore quantizzato.
UniformQuantize <U>	Esegui la quantizzazione sull'input del tensore.
UniformQuantizedAdd <T>	Esegui l'aggiunta quantizzata del tensore quantizzato "lhs" e del tensore quantizzato "rhs" per ottenere un "output" quantizzato.
UniformQuantizedClipByValue <T>	Esegui la clip per valore sull'operando tensore quantizzato.
UniformQuantizedConvolution <U>	Esegui la convoluzione quantizzata del tensore quantizzato "lhs" e del tensore quantizzato "rhs".
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V estende il numero>	Esegui la convoluzione quantizzata ibrida del tensore float "lhs" e del tensore quantizzato "rhs".
PuntoQuantizzatoUniforme <U>	Esegui il punto quantizzato del tensore quantizzato "lhs" e del tensore quantizzato "rhs" per creare un "output" quantizzato.
UniformQuantizedDotHybrid <V estende il numero>	Esegui il punto quantizzato ibrido del tensore float `lhs` e del tensore quantizzato `rhs`.
UniformRequantize <U>	Dato l'"input" del tensore quantizzato, riquantizzalo con nuovi parametri di quantizzazione.
Univoco <T, V estende Numero>	Trova elementi unici lungo un asse di un tensore.
Set di dati univoci	Crea un set di dati che contiene gli elementi univoci di "input_dataset".
UniqueWithCounts <T, V estende Number>	Trova elementi unici lungo un asse di un tensore.
UnravelIndex <T estende il numero>	Converte una matrice di indici semplici in una tupla di matrici di coordinate.
UnsortedSegmentJoin
Scollega <T>	Decomprime una determinata dimensione di un tensore di rango "R" nei tensori di rango "num" (R-1)".
Senza scena	Op è simile a un Dequeue leggero.
UnwrapDatasetVariant
Limite superiore <U estende il numero>	Applica upper_bound(sorted_search_values,values) lungo ogni riga.
VarHandleOp	Crea un handle per una risorsa variabile.
VarIsInitializedOp	Controlla se una variabile basata sull'handle della risorsa è stata inizializzata.
Variabile <T>	Mantiene lo stato sotto forma di un tensore che persiste attraverso i passaggi.
VariableShape <T estende il numero>	Restituisce la forma della variabile puntata da "risorsa".
Dove	Restituisce posizioni di valori diversi da zero/veri in un tensore.
Dove3 <T>	Seleziona gli elementi da "x" o "y", a seconda della "condizione".
FinestraOp
Battito cardiaco dell'operaio	Battito cardiaco operaio op.
WrapDatasetVariante
ScriviRawProtoSummary	Scrive un riepilogo del prototipo serializzato.
XlaConcatND <T>	Concatena il tensore di input su tutte le dimensioni.
XlaRecvFromHost <T>	Un'operazione per ricevere un tensore dall'host.
XlaRecvTPUEmbeddingAttivazioni	Un'operazione che riceve attivazioni di incorporamento sulla TPU.
XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData	Riceve i dati di deduplicazione (indici e pesi) dal core di incorporamento.
XlaSendTPUEmbeddingGradients	Un'operazione che esegue aggiornamenti gradienti delle tabelle incorporate.
XlaSendToHost	Un'operazione per inviare un tensore all'host.
XlaSplitND <T>	Suddivide il tensore di input in tutte le dimensioni.
Xlog1py <T>	Restituisce 0 se x == 0 e x * log1p(y) altrimenti, per elementi.
Zeri <T>	Un operatore che crea una costante inizializzata con zeri della forma data da "dims".
ZeriMi piace <T>	Restituisce un tensore di zeri con la stessa forma e tipo di x.

Un'interfaccia marcatore per tutti i wrapper operativi.

I wrapper di operazioni forniscono interfacce fortemente tipizzate per operazioni di creazione ed esecuzione senza l'uso di valori letterali e indici, come richiesto nelle classi principali.

Questa interfaccia consente di mantenere i riferimenti a qualsiasi wrapper di operazioni utilizzando un tipo comune.

// 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);