중단 | 호출 시 프로세스를 중단하려면 예외를 발생시킵니다. |
모두 | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 및"를 계산합니다. |
모두투모두 <T> | TPU 복제본 간에 데이터를 교환하는 작업입니다. |
익명해시테이블 | 초기화되지 않은 익명 해시 테이블을 만듭니다. |
익명IteratorV2 | 반복자 리소스의 컨테이너입니다. |
익명IteratorV3 | 반복자 리소스의 컨테이너입니다. |
익명메모리캐시 | |
익명MultiDeviceIterator | 다중 장치 반복자 리소스에 대한 컨테이너입니다. |
익명MultiDeviceIteratorV3 | 다중 장치 반복자 리소스에 대한 컨테이너입니다. |
익명변경 가능DenseHash테이블 | 텐서를 백업 저장소로 사용하는 빈 익명 가변 해시 테이블을 만듭니다. |
익명변경 가능해시 테이블 | 비어 있는 익명의 변경 가능한 해시 테이블을 만듭니다. |
익명변경 가능HashTableOfTensors | 벡터 값의 빈 익명 변경 가능 해시 테이블을 만듭니다. |
익명RandomSeedGenerator | |
익명SeedGenerator | |
어느 | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 or"를 계산합니다. |
ApplyAdagradV2 <T> | adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
ApproxTopK <T는 숫자를 확장함> | 입력 피연산자의 최소/최대 k 값과 해당 인덱스를 대략적인 방식으로 반환합니다. |
Assert카디널리티데이터세트 | |
AssertNextDataset | 다음에 어떤 변환이 발생하는지 확인하는 변환입니다. |
AssertPrev데이터 세트 | 이전에 어떤 변환이 발생했는지 확인하는 변환입니다. |
주장하다 | 주어진 조건이 참인지 확인합니다. |
<T> 할당 | 'value'를 할당하여 'ref'를 업데이트합니다. |
할당추가 <T> | 'value'를 추가하여 'ref'를 업데이트합니다. |
할당AddVariableOp | 변수의 현재 값에 값을 추가합니다. |
AssignSub <T> | 'value'를 빼서 'ref'를 업데이트합니다. |
AssignSubVariableOp | 변수의 현재 값에서 값을 뺍니다. |
할당변수작업 | 변수에 새 값을 할당합니다. |
AssignVariableXlaConcatND | 모든 차원에 걸쳐 입력 텐서를 연결합니다. |
AutoShard데이터세트 | 입력 데이터 세트를 샤딩하는 데이터 세트를 생성합니다. |
BandedTriangularSolve <T> | |
장벽 | 다양한 그래프 실행에서 지속되는 장벽을 정의합니다. |
장벽닫기 | 주어진 장벽을 닫습니다. |
장벽불완전한크기 | 주어진 장벽의 불완전한 요소 수를 계산합니다. |
장벽삽입많은 | 각 키에 대해 해당 값을 지정된 구성 요소에 할당합니다. |
배리어준비크기 | 주어진 장벽의 완전한 요소 수를 계산합니다. |
장벽가져다많은 | 장벽에서 주어진 수의 완성된 요소를 가져옵니다. |
일괄 | 모든 입력 텐서를 비결정적으로 일괄 처리합니다. |
BatchMatMulV2 <T> | 두 개의 텐서 조각을 일괄적으로 곱합니다. |
BatchMatMulV3 <V> | 두 개의 텐서 조각을 일괄적으로 곱합니다. |
BatchToSpace <T> | T 유형의 4차원 텐서에 대한 BatchToSpace. |
BatchToSpaceNd <T> | T 유형의 ND 텐서에 대한 BatchToSpace. |
BesselI0 <T 확장 번호> | |
BesselI1 <T 확장 번호> | |
BesselJ0 <T 확장 번호> | |
BesselJ1 <T 확장 번호> | |
BesselK0 <T 확장 번호> | |
BesselK0e <T 확장 번호> | |
BesselK1 <T 확장 번호> | |
BesselK1e <T 확장 번호> | |
BesselY0 <T 확장 번호> | |
BesselY1 <T 확장 번호> | |
비트캐스트 <U> | 데이터를 복사하지 않고 한 유형에서 다른 유형으로 텐서를 비트캐스트합니다. |
BlockLSTM <T는 숫자를 확장합니다> | 모든 시간 단계에 대해 LSTM 셀의 순방향 전파를 계산합니다. |
BlockLSTMGrad <T 확장 번호> | 전체 시간 시퀀스에 대한 LSTM 셀 역전파를 계산합니다. |
BlockLSTMGradV2 <T는 숫자를 확장합니다> | 전체 시간 시퀀스에 대한 LSTM 셀 역전파를 계산합니다. |
BlockLSTMV2 <T는 숫자를 확장합니다> | 모든 시간 단계에 대해 LSTM 셀의 순방향 전파를 계산합니다. |
BoostedTreesAggregateStats | 배치에 대해 누적된 통계 요약을 집계합니다. |
BoostedTrees버킷화 | 버킷 경계를 기준으로 각 기능을 버킷화합니다. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 기능에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 각 노드에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 기능에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
BoostedTrees센터바이어스 | 훈련 데이터(편향)에서 사전을 계산하고 첫 번째 노드를 로짓의 사전으로 채웁니다. |
BoostedTreesCreateEnsemble | 트리 앙상블 모델을 생성하고 이에 대한 핸들을 반환합니다. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Quantile Streams에 대한 리소스를 생성합니다. |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | 직렬화된 트리 앙상블 구성을 역직렬화하고 현재 트리를 대체합니다. 앙상블. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | BoostedTreesEnsembleResource에 대한 핸들을 생성합니다. |
BoostedTrees예제디버그 출력 | 각 예제에 대한 디버깅/모델 해석 가능성 출력. |
BoostedTreesFlushQuantile요약 | 각 분위수 스트림 리소스에서 분위수 요약을 플러시합니다. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | 나무 앙상블 리소스 스탬프 토큰, 나무 수 및 성장 통계를 검색합니다. |
BoostedTreesMakeQuantile요약 | 배치에 대한 분위수의 요약을 작성합니다. |
BoostedTreesMakeStats요약 | 배치에 대해 누적된 통계를 요약합니다. |
BoostedTree예측 | 입력 인스턴스에서 여러 가산 회귀 앙상블 예측기를 실행하고 로짓을 계산합니다. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | 각 분위수 스트림 리소스에 분위수 요약을 추가합니다. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | 버킷 경계와 준비 플래그를 현재 QuantileAccumulator로 역직렬화합니다. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | 분위수 스트림 리소스에 대한 요약을 플러시합니다. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | 누적된 요약을 기반으로 각 기능에 대한 버킷 경계를 생성합니다. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | BoostedTreesQuantileStreamResource에 대한 핸들을 생성합니다. |
BoostedTreesSerializeEnsemble | 트리 앙상블을 proto로 직렬화합니다. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | 배치에 대해 누적된 통계 요약을 집계합니다. |
BoostedTreeSparseCalculateBestFeatureSplit | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 기능에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
BoostedTrees훈련예측 | 입력 인스턴스에서 여러 가산 회귀 앙상블 예측기를 실행하고 캐시된 로짓에 대한 업데이트를 계산합니다. |
BoostedTreesUpdate앙상블 | 성장 중인 마지막 나무에 레이어를 추가하여 나무 앙상블을 업데이트합니다. 또는 새 트리를 시작하여. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | 성장 중인 마지막 나무에 레이어를 추가하여 나무 앙상블을 업데이트합니다. 또는 새 트리를 시작하여. |
BroadcastDynamicShape <T는 숫자를 확장함> | 브로드캐스트를 사용하여 s0 op s1의 모양을 반환합니다. |
BroadcastGradientArgs <T는 숫자를 확장합니다> | 브로드캐스트를 사용하여 s0 op s1의 기울기를 계산하기 위한 감소 지수를 반환합니다. |
<T> 에 방송 | 호환 가능한 모양에 대한 배열을 브로드캐스트합니다. |
버킷화 | '경계'를 기준으로 '입력'을 버킷화합니다. |
CSRSparseMatrixComponents <T> | 배치 '인덱스'에서 CSR 구성 요소를 읽습니다. |
CSRSparseMatrixToDense <T> | (아마도 일괄 처리된) CSRSparseMatrix를 고밀도로 변환합니다. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | (아마도 일괄 처리된) CSRSparesMatrix를 SparseTensor로 변환합니다. |
CSV데이터세트 | |
CSV데이터세트V2 | |
CTCLossV2 | 각 배치 항목에 대한 CTC 손실(로그 확률)을 계산합니다. |
캐시데이터세트V2 | |
CheckNumericsV2 <T는 숫자를 확장합니다> | NaN, -Inf 및 +Inf 값에 대한 텐서를 확인합니다. |
가장 빠른 데이터 세트 선택 | |
클립바이값 <T> | 텐서 값을 지정된 최소값과 최대값으로 자릅니다. |
한 부씩 인쇄TPU임베딩메모리 | 모든 호스트의 문자열로 인코딩된 메모리 구성 proto를 병합하는 작업입니다. |
CollectiveAllToAllV2 <T 확장 번호> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 교환합니다. |
CollectiveAllToAllV3 <T는 숫자를 확장합니다> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 교환합니다. |
CollectiveAssignGroupV2 | 그룹 할당에 따라 그룹 키를 할당합니다. |
CollectiveBcastRecvV2 <U> | 다른 장치에서 브로드캐스트된 텐서 값을 수신합니다. |
CollectiveBcastSendV2 <T> | 하나 이상의 다른 장치에 텐서 값을 브로드캐스트합니다. |
CollectiveGather <T 확장 번호> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축적합니다. |
CollectiveGatherV2 <T 확장 번호> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축적합니다. |
집단초기화커뮤니케이터 | 집단 작업을 위해 그룹을 초기화합니다. |
CollectivePermute <T> | 복제된 TPU 인스턴스 전체에서 텐서를 순열하는 작업입니다. |
CollectiveReduceScatterV2 <T 확장 숫자> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축소하고 결과를 분산시킵니다. |
CollectiveReduceV2 <T 확장 번호> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축소합니다. |
CollectiveReduceV3 <T 확장 번호> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축소합니다. |
CombinedNonMaxSuppression | 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다. 이 작업은 모든 클래스에서 배치당 입력에 대해 non_max_suppression을 수행합니다. |
CompositeTensorVariantFromComponents | 'ExtensionType' 값을 'variant' 스칼라 텐서로 인코딩합니다. |
CompositeTensorVariantToComponents | 'variant' 스칼라 Tensor를 'ExtensionType' 값으로 디코딩합니다. |
요소 압축 | 데이터 세트 요소를 압축합니다. |
ComputeBatchSize | 부분 배치가 없는 데이터 세트의 정적 배치 크기를 계산합니다. |
ComputeDedupDataTupleMask | 연산은 임베딩 코어에서 중복 제거 데이터의 튜플 마스크를 계산합니다. |
연결 <T> | 한 차원을 따라 텐서를 연결합니다. |
구성및초기화GlobalTPU | 분산 TPU 시스템의 중앙 집중식 구조를 설정하는 작업입니다. |
분산TPU 구성 | 분산 TPU 시스템의 중앙 집중식 구조를 설정합니다. |
TPU임베딩 구성 | 분산 TPU 시스템에서 TPUEmbedding을 설정합니다. |
TPUEmbeddingHost 구성 | 호스트에서 TPUEmbedding 소프트웨어를 구성하는 작업입니다. |
TPU임베딩메모리 구성 | 호스트에서 TPUEmbedding 소프트웨어를 구성하는 작업입니다. |
ConnectTPUE임베딩호스트 | TPUEmbedding 호스트 소프트웨어 인스턴스 간의 통신을 설정하는 작업 각 호스트에서 ConfigureTPUEmbeddingHost가 호출된 후. |
상수 <T> | 상수 값을 생성하는 연산자입니다. |
소비MutexLock | 이 작업은 `MutexLock`에 의해 생성된 잠금을 사용합니다. |
제어트리거 | 아무것도 하지 않습니다. |
전환 <T 확장 숫자> | (N+1+batch_dims)-D `input` 및 (N+2)-D `filter` 텐서를 사용하여 ND 컨볼루션을 계산합니다. |
Conv2DBackpropFilterV2 <T는 숫자를 확장합니다> | 필터에 대한 컨볼루션의 기울기를 계산합니다. |
Conv2DBackpropInputV2 <T 확장 번호> | 입력에 대한 컨볼루션의 기울기를 계산합니다. |
복사 <T> | CPU에서 CPU로 또는 GPU에서 GPU로 텐서를 복사합니다. |
카피호스트 <T> | 텐서를 호스트에 복사합니다. |
메시에 복사 <T> | |
CopyToMeshGrad <T> | |
CountUpTo <T는 숫자를 확장합니다> | 'limit'에 도달할 때까지 'ref'를 증가시킵니다. |
CrossReplicaSum <T 확장 번호> | 복제된 TPU 인스턴스 전체에서 입력을 합산하는 작업입니다. |
CudnnRNNBackpropV3 <T 확장 번호> | CudnnRNNV3의 역전파 단계. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T는 숫자를 확장합니다> | CudnnRNN 매개변수를 표준 형식에서 사용 가능한 형식으로 변환합니다. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T는 숫자를 확장합니다> | 표준 형식으로 CudnnRNN 매개변수를 검색합니다. |
CudnnRNNV3 <T 확장 번호> | cuDNN이 지원하는 RNN입니다. |
CumulativeLogsumexp <T 확장 숫자> | '축'을 따라 텐서 'x'의 누적 곱을 계산합니다. |
DTensorRestoreV2 | |
DTensorSetGlobalTPUArray | 시스템에 있는 모든 TPU의 전역 ID를 호스트에 알리는 작업입니다. |
DataService데이터 세트 | tf.data 서비스에서 데이터를 읽는 데이터 세트를 생성합니다. |
DataServiceDatasetV2 | tf.data 서비스에서 데이터를 읽는 데이터 세트를 생성합니다. |
데이터 세트 카디널리티 | `input_dataset`의 카디널리티를 반환합니다. |
데이터세트FromGraph | 주어진 `graph_def`에서 데이터세트를 생성합니다. |
DatasetToGraphV2 | 'input_dataset'을 나타내는 직렬화된 GraphDef를 반환합니다. |
Dawsn <T 확장 번호> | |
DebugGradientIdentity <T> | 그래디언트 디버깅을 위한 ID 작업입니다. |
DebugGradientRefIdentity <T> | 그래디언트 디버깅을 위한 ID 작업입니다. |
디버그 ID <T> | 디버깅을 위해 Ref가 아닌 유형 입력 텐서의 ID 매핑을 제공합니다. |
DebugIdentityV2 <T> | 디버그 ID V2 Op. |
DebugIdentityV3 <T> | 디버깅을 위해 Ref가 아닌 유형 입력 텐서의 ID 매핑을 제공합니다. |
DebugNanCount | NaN 값 카운터 Op. 디버그 |
디버그숫자요약 | 디버그 수치 요약 Op. |
DebugNumericSummaryV2 <U 확장 번호> | 디버그 수치 요약 V2 Op. |
DecodeImage <T는 숫자를 확장합니다> | decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg 및 decode_png에 대한 함수입니다. |
DecodePaddedRaw <T는 숫자를 확장합니다> | 문자열의 바이트를 숫자 벡터로 재해석합니다. |
디코드프로토 | 연산은 직렬화된 프로토콜 버퍼 메시지의 필드를 텐서로 추출합니다. |
딥카피 <T> | `x`의 복사본을 만듭니다. |
삭제반복자 | 반복자 리소스의 컨테이너입니다. |
메모리캐시 삭제 | |
다중 장치 반복자 삭제 | 반복자 리소스의 컨테이너입니다. |
삭제RandomSeedGenerator | |
삭제시드 생성기 | |
삭제세션텐서 | 세션의 핸들로 지정된 텐서를 삭제합니다. |
DenseBincount <U 확장 숫자> | 정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다. |
DenseCountSparseOutput <U 확장 숫자> | tf.tensor 입력에 대해 희소 출력 Bin 계산을 수행합니다. |
DenseToCSRSparseMatrix | 조밀한 텐서를 (아마도 일괄 처리된) CSRSparseMatrix로 변환합니다. |
DestroyResourceOp | 핸들에 지정된 리소스를 삭제합니다. |
DestroyTemporary변수 <T> | 임시 변수를 삭제하고 최종 값을 반환합니다. |
DeviceIndex | 작업이 실행되는 장치의 인덱스를 반환합니다. |
DirectedInterleave데이터세트 | 'N' 데이터 세트의 고정 목록에서 'InterleaveDataset'을 대체합니다. |
비활성화CopyOnRead | 읽기 시 복사 모드를 끕니다. |
분산저장 | |
DrawBoundingBoxesV2 <T는 숫자를 확장합니다> | 이미지 배치에 경계 상자를 그립니다. |
더미반복카운터 | |
더미메모리캐시 | |
더미 시드 생성기 | |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup_sparse()를 사용하는 코드 포팅을 쉽게 합니다. |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | |
동적파티션 <T> | `파티션`의 인덱스를 사용하여 `데이터`를 `num_partitions` 텐서로 분할합니다. |
다이나믹스티치 <T> | '데이터' 텐서의 값을 단일 텐서에 인터리브합니다. |
편집거리 | (정규화된) Levenshtein Edit Distance를 계산합니다. |
에이그 <U> | 하나 이상의 정사각 행렬의 고유 분해를 계산합니다. |
아인섬 <T> | 아인슈타인 합산 규칙에 따른 텐서 수축. |
비어 있음 <T> | 주어진 모양으로 텐서를 생성합니다. |
비어있는TensorList | 빈 텐서 목록을 생성하고 반환합니다. |
비어있음TensorMap | 빈 텐서 맵을 생성하고 반환합니다. |
EncodeProto | op는 입력 텐서에 제공된 protobuf 메시지를 직렬화합니다. |
EnqueueTPU임베딩임의TensorBatch | tf.nn.embedding_lookup_sparse()를 사용하는 코드 포팅을 쉽게 합니다. |
EnqueueTPUEmbeddingBatch | 입력 배치 텐서 목록을 TPUEmbedding에 추가하는 작업입니다. |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | 입력 배치 텐서 목록을 TPUEmbedding에 추가하는 작업입니다. |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup()을 사용하는 코드 포팅을 쉽게 합니다. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | SparseTensor에서 TPUEmbedding 입력 인덱스를 대기열에 추가하는 작업입니다. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup_sparse()를 사용하는 코드 포팅을 쉽게 합니다. |
형태 보장 <T> | 텐서의 모양이 예상되는 모양과 일치하는지 확인합니다. |
<T>를 입력하세요 | 하위 프레임을 만들거나 찾고 하위 프레임에서 '데이터'를 사용할 수 있도록 합니다. |
Erfinv <T 확장 번호> | |
유클리드표준 <T> | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 유클리드 노름을 계산합니다. |
TPUEmbeddingPartitioner 실행 | 중앙 구성에서 TPUEmbedding 파티셔너를 실행하는 작업 TPUEmbedding 작업에 필요한 HBM 크기(바이트)를 계산합니다. |
종료 <T> | 현재 프레임을 상위 프레임으로 종료합니다. |
ExpandDim <T> | 텐서의 모양에 1차원을 삽입합니다. |
ExperimentalAutoShard데이터 세트 | 입력 데이터 세트를 샤딩하는 데이터 세트를 생성합니다. |
ExperimentalBytesProducedStatsDataset | StatsAggregator에 있는 'input_dataset'의 각 요소의 바이트 크기를 기록합니다. |
실험적ChooseFastestDataset | |
실험적데이터세트카디널리티 | `input_dataset`의 카디널리티를 반환합니다. |
ExperimentalDatasetToTFRecord | TFRecord 형식을 사용하여 지정된 파일에 지정된 데이터세트를 씁니다. |
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset | 입력 요소를 SparseTensor로 일괄 처리하는 데이터세트를 생성합니다. |
실험적 지연 시간 통계 데이터 세트 | StatsAggregator에서 'input_dataset' 요소를 생성하는 지연 시간을 기록합니다. |
ExperimentalMatchingFiles데이터 세트 | |
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | 최대 작업 내 병렬 처리를 재정의하는 데이터 세트를 만듭니다. |
ExperimentalParseExampleDataset | DT_STRING의 벡터인 'Example' proto를 포함하는 'input_dataset'를 구문 분석된 기능을 나타내는 'Tensor' 또는 'SparseTensor' 개체의 데이터세트로 변환합니다. |
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset | 'input_dataset'을 계산하기 위해 커스텀 스레드 풀을 사용하는 데이터세트를 생성합니다. |
실험적 무작위 데이터세트 | 의사 난수를 반환하는 데이터 세트를 만듭니다. |
ExperimentalRebatch데이터 세트 | 배치 크기를 변경하는 데이터세트를 만듭니다. |
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
ExperimentalSlidingWindowDataset | `input_dataset`에 대한 슬라이딩 윈도우를 전달하는 데이터세트를 생성합니다. |
ExperimentalSqlDataset | SQL 쿼리를 실행하고 결과 집합의 행을 내보내는 데이터 집합을 만듭니다. |
ExperimentalStatsAggregatorHandle | 통계 관리자 리소스를 생성합니다. |
ExperimentalStatsAggregator요약 | 지정된 통계 관리자가 기록한 모든 통계의 요약을 생성합니다. |
ExperimentalUnbatchDataset | 입력 요소를 여러 요소로 분할하는 데이터세트입니다. |
Expint <T는 숫자를 확장합니다> | |
ExtractGlimpseV2 | 입력 텐서에서 엿볼 수 있는 내용을 추출합니다. |
ExtractVolumePatches <T 확장 번호> | `입력`에서 `패치`를 추출하여 `"깊이"` 출력 차원에 넣습니다. |
FFTND <T> | ND 고속 푸리에 변환. |
파일시스템 세트 구성 | 파일 시스템의 구성을 설정합니다. |
채우기 <U> | 스칼라 값으로 채워진 텐서를 생성합니다. |
FinalizeDataset | 'input_dataset'에 tf.data.Options 적용하여 데이터세트를 생성합니다. |
TPU임베딩 마무리 | TPUEmbedding 구성을 마무리하는 작업입니다. |
지문 | 지문 값을 생성합니다. |
FresnelCos <T 확장 번호> | |
FresnelSin <T는 숫자를 확장함> | |
FusedBatchNormGradV3 <T는 숫자 확장, U는 숫자 확장> | 일괄 정규화를 위한 기울기입니다. |
FusedBatchNormV3 <T는 숫자 확장, U는 숫자 확장> | 일괄 정규화. |
GRUBlockCell <T는 숫자를 확장합니다> | 1시간 단계에 대한 GRU 셀 순방향 전파를 계산합니다. |
GRUBlockCellGrad <T는 숫자를 확장합니다> | 1시간 단계에 대한 GRU 셀 역전파를 계산합니다. |
모아 <T> | `indices`에 따라 `params` 축 `axis`에서 슬라이스를 수집합니다. |
집결 <T> | `params`의 조각을 `indices`로 지정된 모양의 Tensor로 수집합니다. |
BoundingBoxProposals 생성 | 이 작업은 arXiv:1506.01497의 eq.2에 따라 주어진 경계 상자(bbox_deltas)로 인코딩된 wrt 앵커로부터 관심 영역을 생성합니다. op는 상위 `pre_nms_topn` 점수 상자를 선택하고, 앵커와 관련하여 디코딩하고, `nms_threshold` 교차-결합(iou) 값보다 높은 중첩 상자에 최대 비최대 억제를 적용하고, 짧은 변이 `보다 작은 상자를 삭제합니다. 최소_크기`. |
GetElementAtIndex | 데이터세트의 지정된 인덱스에 있는 요소를 가져옵니다. |
GetOptions | `input_dataset`에 연결된 tf.data.Options 반환합니다. |
세션 핸들 가져오기 | 입력 텐서를 현재 세션 상태로 저장합니다. |
GetSessionTensor <T> | 핸들로 지정된 텐서의 값을 가져옵니다. |
그라데이션 | y s wrt x s의 합의 편도함수를 계산하는 연산을 추가합니다. 즉, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Options.dx() 값이 설정되면 일부 손실 함수 L wrt의 초기 기호 편도함수와 같습니다. |
보증 상수 <T> | 입력 텐서가 상수임을 TF 런타임에 보장합니다. |
해시테이블 | 초기화되지 않은 해시 테이블을 생성합니다. |
HistogramFixedWidth <U 확장 숫자> | 값의 히스토그램을 반환합니다. |
IFFTND <T> | ND 역고속 푸리에 변환. |
IRFFTND <U 확장 번호> | ND 역실질고속 푸리에 변환. |
신원 <T> | 입력 텐서 또는 값과 모양과 내용이 동일한 텐서를 반환합니다. |
아이덴티티N | 입력과 모양 및 내용이 동일한 텐서 목록을 반환합니다. 텐서. |
오류 무시데이터 세트 | 오류를 무시하고 'input_dataset' 요소가 포함된 데이터세트를 생성합니다. |
ImageProjectiveTransformV2 <T는 숫자를 확장합니다> | 주어진 변환을 각 이미지에 적용합니다. |
ImageProjectiveTransformV3 <T는 숫자를 확장합니다> | 주어진 변환을 각 이미지에 적용합니다. |
ImmutableConst <T> | 메모리 영역에서 불변 텐서를 반환합니다. |
인피드큐 제거 <T> | 계산에 입력될 값에 대한 자리 표시자 작업입니다. |
InfeedDequeueTuple | 인피드에서 XLA 튜플로 여러 값을 가져옵니다. |
인피드인큐 | 단일 Tensor 값을 계산에 제공하는 연산입니다. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | 사전 선형화된 버퍼를 TPU 인피드에 추가하는 작업입니다. |
InfeedEnqueueTuple | 여러 Tensor 값을 XLA 튜플로 계산에 제공합니다. |
테이블 초기화 | 키와 값에 각각 두 개의 텐서를 사용하는 테이블 초기화 프로그램입니다. |
TableFromDataset 초기화 | |
TableFromTextFile 초기화 | 텍스트 파일에서 테이블을 초기화합니다. |
내부추가 <T> | x의 지정된 행에 v를 추가합니다. |
InplaceSub <T> | 'x'의 지정된 행에서 'v'를 뺍니다. |
인플레이스업데이트 <T> | 지정된 행 'i'를 값 'v'로 업데이트합니다. |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | 트리 앙상블이 초기화되었는지 확인합니다. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Quantile 스트림이 초기화되었는지 확인합니다. |
TPUEmbedding초기화됨 | 분산 TPU 시스템에서 TPU 임베딩이 초기화되는지 여부입니다. |
변수가 초기화됨 | 텐서가 초기화되었는지 확인합니다. |
IsotonicRegression <U 확장 숫자> | 일련의 등장성 회귀 문제를 해결합니다. |
IteratorGetDevice | `리소스`가 배치된 장치의 이름을 반환합니다. |
KMC2Chain초기화 | 시드 세트에 추가되어야 하는 데이터 포인트의 인덱스를 반환합니다. |
KmeansPlusPlus초기화 | KMeans++ 기준을 사용하여 num_to_sample개의 입력 행을 선택합니다. |
KthOrder통계 | 데이터 세트의 K차 통계를 계산합니다. |
LMDB데이터세트 | 하나 이상의 LMDB 파일에 키-값 쌍을 내보내는 데이터 세트를 생성합니다. |
LSTMBlockCell <T는 숫자를 확장합니다> | 1시간 단계에 대한 LSTM 셀의 순방향 전파를 계산합니다. |
LSTMBlockCellGrad <T는 숫자를 확장합니다> | 1 시간 단계에 대한 LSTM 셀 역전파를 계산합니다. |
LinSpace <T는 숫자를 확장합니다> | 일정 간격으로 값을 생성합니다. |
목록데이터세트 | 각 '텐서'를 한 번씩 내보내는 데이터세트를 만듭니다. |
LoadAllTPUEmbedding매개변수 | 내장 메모리에 최적화 매개변수를 로드하는 연산입니다. |
TPU임베딩ADAM매개변수 로드 | ADAM 포함 매개변수를 로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingAdadelta매개변수 | Adadelta 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
LoadTPUE임베딩AdagradMomentum매개변수 | Adagrad Momentum 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
LoadTPUE임베딩Adagrad매개변수 | Adagrad 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSProp매개변수 | 로드 중심 RMSProp 임베딩 매개변수입니다. |
LoadTPUEmbeddingFTRL매개변수 | FTRL 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimator매개변수 | 부하 주파수 추정기 임베딩 매개변수. |
LoadTPUEmbeddingMDLadagradLight매개변수 | MDL Adagrad Light 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingMomentum매개변수 | Momentum 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagrad매개변수 | 근위 Adagrad 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingProximalYogi매개변수 | |
LoadTPUEmbeddingRMSProp매개변수 | RMSProp 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
LoadTPUE임베딩확률적 경사하강 매개변수 | SGD 내장 매개변수를 로드합니다. |
LookupTableExport <T, U> | 테이블의 모든 키와 값을 출력합니다. |
조회테이블찾기 <U> | 테이블에서 키를 조회하고 해당 값을 출력합니다. |
조회테이블가져오기 | 테이블의 내용을 지정된 키와 값으로 바꿉니다. |
조회테이블삽입 | 키를 값과 연결하도록 테이블을 업데이트합니다. |
조회테이블제거 | 테이블에서 키와 관련 값을 제거합니다. |
조회테이블크기 | 주어진 테이블의 요소 수를 계산합니다. |
LoopCond | 입력을 출력으로 전달합니다. |
LowerBound <U 확장 번호> | 각 행을 따라 lower_bound(sorted_search_values,values)를 적용합니다. |
Lu <T, U 확장 숫자> | 하나 이상의 정사각 행렬의 LU 분해를 계산합니다. |
고유하게 만들기 | 배치가 아닌 차원의 모든 요소를 고유하게 만드십시오. 단, 다음과 \"가까운\" 초기값. |
지도지우기 | Op는 기본 컨테이너의 모든 요소를 제거합니다. |
지도불완전한 크기 | Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다. |
지도Peek | Op는 지정된 키의 값을 엿봅니다. |
지도 크기 | Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다. |
맵스테이지 | 해시테이블처럼 작동하는 기본 컨테이너의 스테이지(키, 값)입니다. |
지도Unstage | Op는 키와 관련된 값을 제거하고 반환합니다. 기본 컨테이너에서. |
지도UnstageNoKey | Op는 임의의 (키, 값)을 제거하고 반환합니다. 기본 컨테이너에서. |
MatrixDiagPartV2 <T> | 배치 텐서의 배치 대각선 부분을 반환합니다. |
MatrixDiagPartV3 <T> | 배치 텐서의 배치 대각선 부분을 반환합니다. |
MatrixDiagV2 <T> | 주어진 배치 대각선 값을 갖는 배치 대각선 텐서를 반환합니다. |
MatrixDiagV3 <T> | 주어진 배치 대각선 값을 갖는 배치 대각선 텐서를 반환합니다. |
MatrixSetDiagV2 <T> | 새로운 배치 대각선 값을 갖는 배치 행렬 텐서를 반환합니다. |
MatrixSetDiagV3 <T> | 새로운 배치 대각선 값을 갖는 배치 행렬 텐서를 반환합니다. |
최대 <티> | 텐서의 차원 전체에서 요소의 최대값을 계산합니다. |
MaxIntraOpParallelismDataset | 최대 작업 내 병렬 처리를 재정의하는 데이터 세트를 만듭니다. |
<T> 병합 | 사용 가능한 텐서의 값을 `inputs`에서 `output`으로 전달합니다. |
데이터 중복 제거 병합 | 작업은 정수 및 부동 소수점 텐서의 요소를 XLA 튜플로 중복 제거 데이터에 병합합니다. |
최소 <T> | 텐서의 차원 전체에서 최소 요소를 계산합니다. |
미러패드 <T> | 미러링된 값으로 텐서를 채웁니다. |
MirrorPadGrad <T> | 'MirrorPad'에 대한 그라데이션 작업입니다. |
MlirPassthroughOp | main() 함수를 사용하여 모듈로 표현된 임의의 MLIR 계산을 래핑합니다. |
물노난 <T> | x * y 요소별로 반환합니다. |
가변밀도해시테이블 | 텐서를 백업 저장소로 사용하는 빈 해시 테이블을 만듭니다. |
가변해시테이블 | 빈 해시 테이블을 생성합니다. |
MutableHashTableOfTensors | 빈 해시 테이블을 생성합니다. |
뮤텍스 | 'MutexLock'으로 잠글 수 있는 Mutex 리소스를 생성합니다. |
MutexLock | 뮤텍스 리소스를 잠급니다. |
NcclAllReduce <T는 숫자를 확장합니다> | 모든 입력 텐서에 대한 감소를 포함하는 텐서를 출력합니다. |
NcclBroadcast <T는 숫자를 확장합니다> | 출력에 연결된 모든 장치에 '입력'을 보냅니다. |
NcclReduce <T는 숫자를 확장합니다> | 단일 장치에 대한 `reduction`을 사용하여 `num_devices`에서 `input`을 줄입니다. |
Ndtri <T 확장 번호> | |
가장 가까운 이웃 | 각 점에 대해 가장 가까운 k개의 중심을 선택합니다. |
다음 <T 확장 번호> 이후 | 요소별로 `x2` 방향으로 표현 가능한 `x1`의 다음 값을 반환합니다. |
다음반복 <T> | 다음 반복에서 해당 입력을 사용할 수 있도록 합니다. |
작동 안함 | 아무것도 하지 않습니다. |
NonDeterministicInts <U> | 일부 정수를 비결정적으로 생성합니다. |
NonMaxSuppressionV5 <T 확장 숫자> | 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다. IOU(Intersection-Over-Union)가 높은 상자가 이전에 선택한 상자와 겹치는 부분을 제거합니다. |
직렬화 가능하지 않은 데이터세트 | |
원핫 <U> | 원-핫 텐서를 반환합니다. |
좋아하는 것 <T> | x와 모양과 유형이 동일한 텐서를 반환합니다. |
OptimizeDatasetV2 | `input_dataset`에 관련 최적화를 적용하여 데이터 세트를 생성합니다. |
옵션데이터세트 | tf.data.Options를 `input_dataset`에 연결하여 데이터 세트를 생성합니다. |
주문됨지도지우기 | Op는 기본 컨테이너의 모든 요소를 제거합니다. |
주문된 지도불완전한 크기 | Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다. |
OrderedMapPeek | Op는 지정된 키의 값을 엿봅니다. |
주문된 지도 크기 | Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다. |
OrderedMapStage | 순서가 지정된 것처럼 동작하는 기본 컨테이너의 단계(키, 값) 연관 컨테이너. |
OrderedMapUnstage | Op는 키와 관련된 값을 제거하고 반환합니다. 기본 컨테이너에서. |
OrderedMapUnstageNoKey | Op는 가장 작은 (키, 값) 요소를 제거하고 반환합니다. 기본 컨테이너의 키입니다. |
아웃피드큐 제거 <T> | 계산 아웃피드에서 단일 텐서를 검색합니다. |
OutfeedDequeueTuple | 계산 아웃피드에서 여러 값을 검색합니다. |
OutfeedDequeueTupleV2 | 계산 아웃피드에서 여러 값을 검색합니다. |
OutfeedDequeueV2 <T> | 계산 아웃피드에서 단일 텐서를 검색합니다. |
아웃피드인큐 | 계산 아웃피드에 Tensor를 추가합니다. |
OutfeedEnqueueTuple | 계산 아웃피드에 여러 Tensor 값을 대기열에 넣습니다. |
패드 <T> | 텐서를 채웁니다. |
병렬배치데이터세트 | |
ParallelConcat <T> | 첫 번째 차원을 따라 'N' 텐서 목록을 연결합니다. |
병렬동적스티치 <T> | '데이터' 텐서의 값을 단일 텐서에 인터리브합니다. |
ParseExampleDatasetV2 | DT_STRING의 벡터인 'Example' proto를 포함하는 'input_dataset'를 구문 분석된 기능을 나타내는 'Tensor' 또는 'SparseTensor' 개체의 데이터세트로 변환합니다. |
구문 분석ExampleV2 | tf.Example proto의 벡터(문자열)를 형식화된 텐서로 변환합니다. |
ParseSequenceExampleV2 | tf.io.SequenceExample proto의 벡터(문자열)를 형식화된 텐서로 변환합니다. |
자리 표시자 <T> | 계산에 입력될 값에 대한 자리 표시자 작업입니다. |
PlaceholderWithDefault <T> | 출력이 제공되지 않을 때 '입력'을 통과하는 자리 표시자 작업입니다. |
사전선형화 | 하나의 Tensor 값을 불투명한 변형 텐서로 선형화하는 작업입니다. |
사전선형화Tuple | 여러 Tensor 값을 불투명한 변형 텐서로 선형화하는 작업입니다. |
프리미티브Op | 단일 Operation 에 의해 지원되는 Op 구현을 위한 기본 클래스입니다. |
인쇄 | 문자열 스칼라를 인쇄합니다. |
PrivateThreadPoolDataset | 'input_dataset'을 계산하기 위해 커스텀 스레드 풀을 사용하는 데이터세트를 생성합니다. |
프로덕션 <T> | 텐서의 차원에 걸쳐 요소의 곱을 계산합니다. |
QuantizeAndDeQuantizeV4 <T는 숫자를 확장합니다> | 텐서를 양자화한 다음 역양자화합니다. |
QuantizeAndDeQuantizeV4Grad <T는 숫자를 확장합니다> | `QuantizeAndDeQuantizeV4`의 기울기를 반환합니다. |
QuantizedConcat <T> | 한 차원을 따라 양자화된 텐서를 연결합니다. |
QuantizedConcatV2 <T> | |
QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndReQuantize <V> | |
QuantizedConv2DAndReQuantize <V> | |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | 채널당 QuantizedConv2D를 계산합니다. |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndReQuantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReQuantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndReQuantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndReQuantize <X> | |
QuantizedDepthwiseConv2D <V> | 양자화된 깊이별 Conv2D를 계산합니다. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | Bias를 사용하여 양자화된 깊이별 Conv2D를 계산합니다. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Bias 및 Relu를 사용하여 양자화된 깊이별 Conv2D를 계산합니다. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndReQuantize <W> | Bias, Relu 및 ReQuantize를 사용하여 양자화된 깊이별 Conv2D를 계산합니다. |
QuantizedMatMulWithBias <W> | 바이어스 덧셈을 사용하여 'a'와 행렬 'b'의 양자화된 행렬 곱셈을 수행합니다. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDeQuantize <W 확장 숫자> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | 바이어스 덧셈과 relu 융합을 사용하여 행렬 'b'로 'a'의 양자화된 행렬 곱셈을 수행합니다. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndReQuantize <W> | 바이어스 덧셈과 relu 및 재양자화 융합을 사용하여 행렬 'b'로 'a'의 양자화된 행렬 곱셈을 수행합니다. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReQuantize <W> | |
양자화Reshape <T> | Reshape 작업에 따라 양자화된 텐서를 재구성합니다. |
RFFTND <U> | ND fast real Fourier transform. |
RaggedBincount <U extends Number> | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
RaggedCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a ragged tensor input. |
RaggedCross <T, U extends Number> | Generates a feature cross from a list of tensors, and returns it as a RaggedTensor. |
RaggedFillEmptyRows <T> | |
RaggedFillEmptyRowsGrad <T> | |
RaggedGather <T extends Number, U> | Gather ragged slices from `params` axis `0` according to `indices`. |
RaggedRange <U extends Number, T extends Number> | Returns a `RaggedTensor` containing the specified sequences of numbers. |
RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T> | Decodes a `variant` Tensor into a `RaggedTensor`. |
RaggedTensorToSparse <U> | Converts a `RaggedTensor` into a `SparseTensor` with the same values. |
RaggedTensorToTensor <U> | Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape. |
RaggedTensorToVariant | Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor. |
RaggedTensorToVariantGradient <U> | Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`. |
RandomDatasetV2 | Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers. |
RandomIndexShuffle <T extends Number> | Outputs the position of `value` in a permutation of [0, ..., max_index]. |
Range <T extends Number> | Creates a sequence of numbers. |
Rank | Returns the rank of a tensor. |
ReadVariableOp <T> | Reads the value of a variable. |
ReadVariableXlaSplitND <T> | Splits resource variable input tensor across all dimensions. |
RebatchDataset | Creates a dataset that changes the batch size. |
RebatchDatasetV2 | Creates a dataset that changes the batch size. |
Recv <T> | Receives the named tensor from send_device on recv_device. |
RecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
ReduceAll | Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceAny | Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceMax <T> | Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceMin <T> | Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceProd <T> | Computes the product of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceSum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
RefEnter <T> | Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame. |
RefExit <T> | Exits the current frame to its parent frame. |
RefIdentity <T> | Return the same ref tensor as the input ref tensor. |
RefMerge <T> | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
RefNextIteration <T> | Makes its input available to the next iteration. |
RefSelect <T> | Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`. |
RefSwitch <T> | Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`. |
RegisterDataset | Registers a dataset with the tf.data service. |
RegisterDatasetV2 | Registers a dataset with the tf.data service. |
Relayout <T> | |
RelayoutLike <T> | |
RequantizationRangePerChannel | Computes requantization range per channel. |
RequantizePerChannel <U> | Requantizes input with min and max values known per channel. |
Reshape <T> | Reshapes a tensor. |
ResourceAccumulatorApplyGradient | Applies a gradient to a given accumulator. |
ResourceAccumulatorNumAccumulated | Returns the number of gradients aggregated in the given accumulators. |
ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Updates the accumulator with a new value for global_step. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T> | Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator. |
ResourceApplyAdagradV2 | Update '*var' according to the adagrad scheme. |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Update '*var' according to the Adam algorithm. |
ResourceApplyKerasMomentum | Update '*var' according to the momentum scheme. |
ResourceConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating gradients. |
ResourceCountUpTo <T extends Number> | Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. |
ResourceGather <U> | Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. |
ResourceGatherNd <U> | |
ResourceScatterAdd | Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterDiv | Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterMax | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation. |
ResourceScatterMin | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation. |
ResourceScatterMul | Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterNdAdd | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdSub | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdUpdate | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ResourceScatterSub | Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterUpdate | Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceSparseApplyAdagradV2 | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
ResourceStridedSliceAssign | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
RetrieveAllTPUEmbeddingParameters | An op that retrieves optimization parameters from embedding to host memory. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | Retrieve ADAM embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Retrieve Adagrad Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Retrieve Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Retrieve centered RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | Retrieve FTRL embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Retrieve frequency estimator embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | Retrieve Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Retrieve RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
Reverse <T> | Reverses specific dimensions of a tensor. |
ReverseSequence <T> | Reverses variable length slices. |
RewriteDataset | |
RiscAbs <T extends Number> | |
RiscAdd <T extends Number> | Returns x + y element-wise. |
RiscBinaryArithmetic <T extends Number> | |
RiscBinaryComparison | |
RiscBitcast <U> | |
RiscBroadcast <T> | |
RiscCast <U> | |
RiscCeil <T extends Number> | |
RiscCholesky <T extends Number> | |
RiscConcat <T> | |
RiscConv <T extends Number> | |
RiscCos <T extends Number> | |
RiscDiv <T extends Number> | |
RiscDot <T extends Number> | |
RiscExp <T extends Number> | |
RiscFft <T> | |
RiscFloor <T extends Number> | |
RiscGather <T> | |
RiscImag <U extends Number> | |
RiscIsFinite | |
RiscLog <T extends Number> | |
RiscLogicalAnd | |
RiscLogicalNot | |
RiscLogicalOr | |
RiscMax <T extends Number> | Returns max(x, y) element-wise. |
RiscMin <T extends Number> | |
RiscMul <T extends Number> | |
RiscNeg <T extends Number> | |
RiscPad <T extends Number> | |
RiscPool <T extends Number> | |
RiscPow <T extends Number> | |
RiscRandomUniform | |
RiscReal <U extends Number> | |
RiscReduce <T extends Number> | |
RiscRem <T extends Number> | |
RiscReshape <T extends Number> | |
RiscReverse <T extends Number> | |
RiscScatter <U extends Number> | |
RiscShape <U extends Number> | |
RiscSign <T extends Number> | |
RiscSlice <T extends Number> | |
RiscSort <T extends Number> | |
RiscSqueeze <T> | |
RiscSub <T extends Number> | |
RiscTranspose <T> | |
RiscTriangularSolve <T extends Number> | |
RiscUnary <T extends Number> | |
RngReadAndSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
RngSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
Roll <T> | Rolls the elements of a tensor along an axis. |
SamplingDataset | Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. |
ScaleAndTranslate | |
ScaleAndTranslateGrad <T extends Number> | |
ScatterAdd <T> | Adds sparse updates to a variable reference. |
ScatterDiv <T> | Divides a variable reference by sparse updates. |
ScatterMax <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. |
ScatterMin <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. |
ScatterMul <T> | Multiplies sparse updates into a variable reference. |
ScatterNd <U> | Scatters `updates` into a tensor of shape `shape` according to `indices`. |
ScatterNdAdd <T> | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdMax <T> | Computes element-wise maximum. |
ScatterNdMin <T> | Computes element-wise minimum. |
ScatterNdNonAliasingAdd <T> | Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. |
ScatterNdSub <T> | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdUpdate <T> | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ScatterSub <T> | Subtracts sparse updates to a variable reference. |
ScatterUpdate <T> | Applies sparse updates to a variable reference. |
SegmentMaxV2 <T extends Number> | Computes the maximum along segments of a tensor. |
SegmentMinV2 <T extends Number> | Computes the minimum along segments of a tensor. |
SegmentProdV2 <T> | Computes the product along segments of a tensor. |
SegmentSumV2 <T> | Computes the sum along segments of a tensor. |
SelectV2 <T> | |
Send | Sends the named tensor from send_device to recv_device. |
SendTPUEmbeddingGradients | Performs gradient updates of embedding tables. |
SetDiff1d <T, U extends Number> | Computes the difference between two lists of numbers or strings. |
SetSize | Number of unique elements along last dimension of input `set`. |
Shape <U extends Number> | Returns the shape of a tensor. |
ShapeN <U extends Number> | Returns shape of tensors. |
ShardDataset | Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. |
ShuffleAndRepeatDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV3 | |
ShutdownDistributedTPU | Shuts down a running distributed TPU system. |
ShutdownTPUSystem | An op that shuts down the TPU system. |
Size <U extends Number> | Returns the size of a tensor. |
Skipgram | Parses a text file and creates a batch of examples. |
SleepDataset | |
Slice <T> | Return a slice from 'input'. |
SlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
Snapshot <T> | Returns a copy of the input tensor. |
SnapshotChunkDataset | |
SnapshotDataset | Creates a dataset that will write to / read from a snapshot. |
SnapshotDatasetReader | |
SnapshotNestedDatasetReader | |
SobolSample <T extends Number> | Generates points from the Sobol sequence. |
SpaceToBatchNd <T> | SpaceToBatch for ND tensors of type T. |
SparseApplyAdagradV2 <T> | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
SparseBincount <U extends Number> | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
SparseCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. |
SparseCrossHashed | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseCrossV2 | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseMatrixAdd | Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. |
SparseMatrixMatMul <T> | Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix. |
SparseMatrixMul | Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. |
SparseMatrixNNZ | Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. |
SparseMatrixOrderingAMD | Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. |
SparseMatrixSoftmax | Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixSoftmaxGrad | Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. |
SparseMatrixSparseCholesky | Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. |
SparseMatrixSparseMatMul | Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. |
SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixZeros | Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. |
SparseSegmentMeanGradV2 <T extends Number, U extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentMean. |
SparseSegmentSqrtNGradV2 <T extends Number, U extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSqrtN. |
SparseSegmentSumGrad <T extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSum. |
SparseSegmentSumGradV2 <T extends Number, U extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSum. |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. |
Spence <T extends Number> | |
Split <T> | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
SplitDedupData <T extends Number, U extends Number> | An op splits input deduplication data XLA tuple into integer and floating point tensors. |
SplitV <T> | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
Squeeze <T> | Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. |
Stack <T> | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
Stage | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
StageClear | Op removes all elements in the underlying container. |
StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
StatefulRandomBinomial <V extends Number> | |
StatefulStandardNormal <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulStandardNormalV2 <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulTruncatedNormal <U> | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
StatefulUniform <U> | Outputs random values from a uniform distribution. |
StatefulUniformFullInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatefulUniformInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number> | |
StatelessRandomBinomial <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. |
StatelessRandomGammaV2 <V extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
StatelessRandomGammaV3 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
StatelessRandomGetAlg | Picks the best counter-based RNG algorithm based on device. |
StatelessRandomGetKeyCounter | Scrambles seed into key and counter, using the best algorithm based on device. |
StatelessRandomGetKeyCounterAlg | Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter. |
StatelessRandomNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
StatelessRandomPoisson <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. |
StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number> | Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. |
StatelessShuffle <T> | Randomly and deterministically shuffles a tensor along its first dimension. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
StatsAggregatorHandleV2 | |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. |
StochasticCastToInt <U extends Number> | Stochastically cast a given tensor from floats to ints. |
StopGradient <T> | Stops gradient computation. |
StridedSlice <T> | Return a strided slice from `input`. |
StridedSliceAssign <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
StridedSliceGrad <U> | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
StringLower | Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. |
StringNGrams <T extends Number> | Creates ngrams from ragged string data. |
StringUpper | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
Sum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
SwitchCond <T> | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
SyncDevice | Synchronizes the device this op is run on. |
TFRecordDatasetV2 | Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files. |
TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
TPUCompileSucceededAssert | Asserts that compilation succeeded. |
TPUEmbeddingActivations | An op enabling differentiation of TPU Embeddings. |
TPUExecute | Op that loads and executes a TPU program on a TPU device. |
TPUExecuteAndUpdateVariables | Op that executes a program with optional in-place variable updates. |
TPUOrdinalSelector | A TPU core selector Op. |
TPUPartitionedInput <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
TPUPartitionedInputV2 <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
TPUPartitionedOutput <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUPartitionedOutputV2 <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
TPUReplicatedInput <T> | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicatedOutput <T> | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
TPUReshardVariables | Op that reshards on-device TPU variables to specified state. |
TPURoundRobin | Round-robin load balancing on TPU cores. |
TemporaryVariable <T> | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
TensorArray | An array of Tensors of given size. |
TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
TensorArrayConcat <T> | Concat the elements from the TensorArray into value `value`. |
TensorArrayGather <T> | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayGrad | Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle. |
TensorArrayGradWithShape | Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. |
TensorArrayPack <T> | |
TensorArrayRead <T> | Read an element from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayScatter | Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements. |
TensorArraySize | Get the current size of the TensorArray. |
TensorArraySplit | Split the data from the input value into TensorArray elements. |
TensorArrayUnpack | |
TensorArrayWrite | Push an element onto the tensor_array. |
TensorListConcat <T> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListConcatLists | |
TensorListConcatV2 <U> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListElementShape <T extends Number> | The shape of the elements of the given list, as a tensor. |
TensorListFromTensor | Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`. |
TensorListGather <T> | Creates a Tensor by indexing into the TensorList. |
TensorListGetItem <T> | |
TensorListLength | Returns the number of tensors in the input tensor list. |
TensorListPopBack <T> | Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element. |
TensorListPushBack | Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`. |
TensorListPushBackBatch | |
TensorListReserve | List of the given size with empty elements. |
TensorListResize | Resizes the list. |
TensorListScatter | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListScatterIntoExistingList | Scatters tensor at indices in an input list. |
TensorListScatterV2 | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListSetItem | |
TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
TensorListStack <T> | Stacks all tensors in the list. |
TensorMapErase | Returns a tensor map with item from given key erased. |
TensorMapHasKey | Returns whether the given key exists in the map. |
TensorMapInsert | Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. |
TensorMapLookup <U> | Returns the value from a given key in a tensor map. |
TensorMapSize | Returns the number of tensors in the input tensor map. |
TensorMapStackKeys <T> | Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. |
TensorScatterAdd <T> | Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterMax <T> | Apply a sparse update to a tensor taking the element-wise maximum. |
TensorScatterMin <T> | |
TensorScatterSub <T> | Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterUpdate <T> | Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. |
TensorStridedSliceUpdate <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. |
ThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
ThreadPoolHandle | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
Tile <T> | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
Timestamp | Provides the time since epoch in seconds. |
ToBool | Converts a tensor to a scalar predicate. |
TopKUnique | Returns the TopK unique values in the array in sorted order. |
TopKWithUnique | Returns the TopK values in the array in sorted order. |
TpuHandleToProtoKey | Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format. |
TridiagonalMatMul <T> | Calculate product with tridiagonal matrix. |
TridiagonalSolve <T> | Solves tridiagonal systems of equations. |
Unbatch <T> | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
UnbatchGrad <T> | Gradient of Unbatch. |
UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
UnicodeDecode <T extends Number> | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
UnicodeEncode | Encode a tensor of ints into unicode strings. |
UniformDequantize <U extends Number> | Perform dequantization on the quantized Tensor `input`. |
UniformQuantize <U> | Perform quantization on Tensor `input`. |
UniformQuantizedAdd <T> | Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
UniformQuantizedClipByValue <T> | Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`. |
UniformQuantizedConvolution <U> | Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedDot <U> | Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformRequantize <U> | Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters. |
Unique <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
UniqueWithCounts <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UnravelIndex <T extends Number> | Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. |
UnsortedSegmentJoin | |
Unstack <T> | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
UnwrapDatasetVariant | |
UpperBound <U extends Number> | Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
VarIsInitializedOp | Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. |
Variable <T> | Holds state in the form of a tensor that persists across steps. |
VariableShape <T extends Number> | Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. |
Where | Returns locations of nonzero / true values in a tensor. |
Where3 <T> | Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`. |
WindowOp | |
WorkerHeartbeat | Worker heartbeat op. |
WrapDatasetVariant | |
WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
XlaConcatND <T> | Concats input tensor across all dimensions. |
XlaRecvFromHost <T> | An op to receive a tensor from the host. |
XlaRecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData | Receives deduplication data (indices and weights) from the embedding core. |
XlaSendTPUEmbeddingGradients | An op that performs gradient updates of embedding tables. |
XlaSendToHost | An op to send a tensor to the host. |
XlaSplitND <T> | Splits input tensor across all dimensions. |
Xlog1py <T> | Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise. |
Zeros <T> | An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. |
ZerosLike <T> | Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x. |