PrimitiveOp

כיתה מופשטת ציבורית PrimitiveOp

תת-מחלקות ישירות ידועות

Abort , All , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV2 , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashMutable Table, TenseHashMutable , AnonymousTable ors , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Any , ו -745 אחרים.

לְהַפִּיל	העלה חריגה כדי לבטל את התהליך כאשר נקרא.
את כל	מחשב את ה"לוגי ו" של אלמנטים על פני מימדים של טנזור.
AllToAll <T>	אופ להחלפת נתונים על פני העתקים של TPU.
AnonymousHashTable	יוצר טבלת hash אנונימית לא מאותחלת.
AnonymousIteratorV2	מיכל עבור משאב איטרטור.
AnonymousIteratorV3	מיכל עבור משאב איטרטור.
AnonymousMemoryCache
AnonymousMultiDeviceIterator	מיכל עבור משאב איטרטור מרובה מכשירים.
AnonymousMultiDeviceIteratorV3	מיכל עבור משאב איטרטור מרובה מכשירים.
AnonymousMutableDenseHashTable	יוצר טבלת hash אנונימית ריקה הניתנת לשינוי המשתמשת בטנזורים בתור חנות הגיבוי.
AnonymousMutableHashTable	יוצר טבלת hash אנונימית ריקה הניתנת לשינוי.
AnonymousMutableHashTableOfTensors	יוצר טבלת hash אנונימית ריקה הניתנת לשינוי של ערכי וקטור.
AnonymousRandomSeedGenerator
AnonymousSeedGerator
כל	מחשב את ה"לוגי או" של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
החל AdagradV2 <T>	עדכן את '*var' בהתאם לתכנית adgrad.
ApproxTopK <T מרחיב מספר>	מחזירה ערכי min/max k והמדדים שלהם של אופרנד הקלט באופן משוער.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	טרנספורמציה הקובעת אילו טרנספורמציות מתרחשות לאחר מכן.
AssertPrevDataset	טרנספורמציה הקובעת אילו טרנספורמציות קרו בעבר.
טען כי	טוען שהתנאי הנתון נכון.
הקצה <T>	עדכן את 'ref' על ידי הקצאת 'ערך' לו.
הקצה הוסף <T>	עדכן את 'ref' על ידי הוספת 'ערך' אליו.
AssignAddVariableOp	מוסיף ערך לערך הנוכחי של משתנה.
AssignSub <T>	עדכן את 'ref' על ידי הפחתת 'ערך' ממנו.
AssignSubVariableOp	מוריד ערך מהערך הנוכחי של משתנה.
AssignVariableOp	מקצה ערך חדש למשתנה.
AssignVariableXlaConcatND	קושרת טנזור קלט בכל הממדים.
AutoShardDataset	יוצר מערך נתונים שמרסק את מערך הנתונים של הקלט.
BandedTriangularSolve <T>
מַחסוֹם	מגדיר מחסום שנמשך על פני ביצועי גרפים שונים.
מחסום סגור	סוגר את המחסום הנתון.
BarrierIncompleteSize	מחשב את מספר האלמנטים הלא שלמים במחסום הנתון.
BarrierInsertMany	עבור כל מקש, מקצה את הערך המתאים לרכיב שצוין.
BarrierReadySize	מחשב את מספר האלמנטים השלמים במחסום הנתון.
BarrierTakeMany	לוקח את המספר הנתון של אלמנטים שהושלמו ממחסום.
קבוצה	מקבץ את כל טנסור הקלט בצורה לא דטרמיניסטית.
BatchMatMulV2 <T>	מכפיל פרוסות של שני טנסורים בקבוצות.
BatchMatMulV3 <V>	מכפיל פרוסות של שני טנסורים בקבוצות.
BatchToSpace <T>	BatchToSpace עבור טנסור 4-D מסוג T.
BatchToSpaceNd <T>	BatchToSpace עבור טנסור ND מסוג T.
BesselI0 <T מרחיב מספר>
BesselI1 <T מרחיב מספר>
BesselJ0 <T מרחיב מספר>
BesselJ1 <T מרחיב מספר>
BesselK0 <T מרחיב מספר>
BesselK0e <T מרחיב מספר>
BesselK1 <T מרחיב מספר>
BesselK1e <T מרחיב מספר>
BesselY0 <T מרחיב מספר>
BesselY1 <T מרחיב מספר>
Bitcast <U>	מעביר טנזור מסוג אחד לאחר מבלי להעתיק נתונים.
BlockLSTM <T מרחיב מספר>	מחשב את התפשטות תא LSTM קדימה עבור כל שלבי הזמן.
BlockLSTMGrad <T מרחיב מספר>	מחשב את התפשטות תא LSTM לאחור במשך כל רצף הזמן.
BlockLSTMGradV2 <T מרחיב מספר>	מחשב את התפשטות תא LSTM לאחור במשך כל רצף הזמן.
BlockLSTMV2 <T מרחיב מספר>	מחשב את התפשטות תא LSTM קדימה עבור כל שלבי הזמן.
BoostedTreesAggregateStats	מקבץ את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה.
BoostedTreesBucketize	סמן כל תכונה על סמך גבולות הדלי.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit	מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור התכונה.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2	מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור כל צומת.
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature	מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור התכונה.
BoostedTreesCenterBias	מחשב את הקודמת מנתוני האימון (ההטיה) וממלא את הצומת הראשון עם הקודקוד של הלוגיטים.
BoostedTreesCreateEnsemble	יוצר דגם של אנסמבל עץ ומחזיר לו ידית.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	צור את המשאב עבור זרמים קוונטילים.
BoostedTreesDeserializeEnsemble	ביטול סדרה של תצורת אנסמבל עץ מסודרת ומחליף את העץ הנוכחי מִכלוֹל.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	יוצר נקודת אחיזה ל-BostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesExampleDebugOutputs	איתור באגים/פלטי פרשנות של מודל עבור כל דוגמה.
BoostedTreesFlushQuantileSummaries	רוק את סיכומי הכמות מכל משאב זרם כמותי.
BoostedTreesGetEnsembleStates	מאחזר את אסימון חותמת המשאב של אנסמבל העץ, מספר העצים וסטטיסטיקות גידול.
BoostedTreesMakeQuantileSummaries	עושה את סיכום הקוונטילים עבור האצווה.
BoostedTreesMakeStatsSummary	עושה את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה.
BoostedTreesPredict	מפעיל מספר מנבאים של אנסמבל רגרסיה מוסף על מופעי קלט ו מחשב את הלוגיטים.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummarys	הוסף את סיכומי הכמות לכל משאב זרם קוונטילי.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	הסר את גבולות הדלי ודגל מוכן לתוך QuantileAccumulator הנוכחי.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	בטל את הסיכומים עבור משאב זרם כמותי.
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	צור את גבולות הדלי עבור כל תכונה בהתבסס על סיכומים מצטברים.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	יוצר נקודת אחיזה ל-BostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesSerializeEnsemble	מסדרת את אנסמבל העץ לפרוטו.
BoostedTreesSparseAggregateStats	מקבץ את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה.
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit	מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור התכונה.
BoostedTreesTrainingPredict	מפעיל מספר מנבאים של אנסמבל רגרסיה מוסף על מופעי קלט ו מחשב את העדכון ללוגיטים שמורים במטמון.
BoostedTreesUpdateEnsemble	מעדכן את מכלול העץ על ידי הוספת שכבה לעץ האחרון שגדל או על ידי פתיחת עץ חדש.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2	מעדכן את מכלול העץ על ידי הוספת שכבה לעץ האחרון שגדל או על ידי פתיחת עץ חדש.
BroadcastDynamicShape <T מרחיב מספר>	החזר את הצורה של s0 op s1 עם שידור.
BroadcastGradientArgs <T מרחיב מספר>	החזר את מדדי ההפחתה עבור מעברי מחשוב של s0 op s1 עם שידור.
שידור ל <T>	שדר מערך לקבלת צורה תואמת.
דליית	מרכזת 'קלט' בהתבסס על 'גבולות'.
CSRSparseMatrixComponents <T>	קורא את רכיבי ה-CSR באצווה `אינדקס`.
CSRSparseMatrixToDense <T>	המר CSRSparseMatrix (אולי באצווה) ל-dense.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T>	ממיר CSRSparesMatrix (אולי באצווה) ל-SparseTensor.
CSVDataset
CSVDatasetV2
CTCllossV2	מחשב את הפסד CTC (הסתברות ביומן) עבור כל ערך אצווה.
CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T מרחיב את המספר>	בודק טנזור עבור ערכי NaN, -Inf ו-+Inf.
בחר FastestDataset
ClipByValue <T>	חותך ערכי טנסור למינימום ומקסימום שצוינו.
CollateTPUEmbeddingMemory	אופציה שממזגת את פרוטו תצורת הזיכרון המקודדים במחרוזת מכל המארחים.
CollectiveAllToAllV2 <T מרחיב מספר>	מחליף הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים.
CollectiveAllToAllV3 <T מרחיב מספר>	מחליף הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים.
CollectiveAssignGroupV2	הקצה מפתחות קבוצתיים על סמך הקצאת הקבוצה.
CollectiveBcastRecvV2 <U>	מקבל שידור ערך טנזור ממכשיר אחר.
CollectiveBcastSendV2 <T>	משדר ערך טנזור למכשיר אחד או יותר.
CollectiveGather <T מרחיב מספר>	צובר הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים.
CollectiveGatherV2 <T מרחיב את המספר>	צובר הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים.
CollectiveInitializeCommunicator	מאתחל קבוצה לפעולות קולקטיביות.
CollectivePermute <T>	אופציה להחלפת טנזורים במופעי TPU משוכפלים.
CollectiveReduceScatterV2 <T מרחיב את המספר>	מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים ומפזר את התוצאה.
CollectiveReduceV2 <T מרחיב מספר>	מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים.
CollectiveReduceV3 <T מרחיב את המספר>	מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים.
CombinedNonMaxSuppression	בוחר בתאוותנות קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של הניקוד, פעולה זו מבצעת non_max_suppression בכניסות לכל אצווה, בכל המחלקות.
CompositeTensorVariantFromComponents	מקודד ערך 'ExtensionType' לטנזור סקלרי 'וריאנט'.
CompositeTensorVariantToComponents	מפענח טנסור סקלרי 'וריאנט' לערך 'ExtensionType'.
CompressElement	דוחס רכיב מערך נתונים.
ComputeBatchSize	מחשב את גודל האצווה הסטטי של מערך נתונים ללא אצווה חלקית.
ComputeDedupDataTupleMask	מסכת ניתוח מחשבת tuple של נתוני מניעת כפילויות מליבת הטבעה.
קונאט <T>	משרשרת טנסורים לאורך מימד אחד.
ConfigureAndInitializeGlobalTPU	אופציה שמגדירה את המבנים הריכוזיים עבור מערכת TPU מבוזרת.
ConfigureDistributedTPU	מגדיר את המבנים הריכוזיים עבור מערכת TPU מבוזרת.
הגדר TPUEmbedding	מגדיר TPUembedding במערכת TPU מבוזרת.
ConfigureTPUEmbeddingHost	הפעלה שמגדירה את תוכנת TPUembedding במארח.
הגדר זיכרון TPUEmbedding	הפעלה שמגדירה את תוכנת TPUembedding במארח.
ConnectTPUEmbeddingHosts	מבצע שמגדיר תקשורת בין מופעי תוכנה מארח TPUEmbedding לאחר שנקרא ConfigureTPUEmbeddingHost בכל מארח.
קבוע <T>	מפעיל המייצר ערך קבוע.
ConsumeMutexLock	פעולה זו צורכת מנעול שנוצר על ידי `MutexLock`.
ControlTrigger	לא עושה דבר.
Conv <T מרחיב מספר>	מחשב קונבולוציית ND נתונה (N+1+batch_dims)-D `קלט` ו-(N+2)-D `מסנן` טנסורים.
Conv2DBackpropFilterV2 <T מרחיב מספר>	מחשב את דרגות הפיתול ביחס למסנן.
Conv2DBackpropInputV2 <T מרחיב מספר>	מחשב את דרגות הקונבולציה ביחס לקלט.
העתק את <T>	העתק טנזור ממעבד למעבד או ממעבד גרפי למעבד גרפי.
CopyHost <T>	העתק טנסור לארח.
CopyToMesh <T>
CopyToMeshGrad <T>
CountUpTo <T מרחיב מספר>	מגדיל את 'ref' עד שהוא מגיע ל-'limit'.
CrossReplicaSum <T מרחיב מספר>	אופ לסיכום תשומות על פני מופעי TPU משוכפלים.
CudnnRNNBackpropV3 <T מרחיב מספר>	צעד אחורי של CudnnRNNV3.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T מרחיב את המספר>	ממיר פרמטרים של CudnnRNN מצורה קנונית לצורה שמישה.
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T מרחיב את המספר>	מאחזר פרמטרים של CudnnRNN בצורה קנונית.
CudnnRNNV3 <T מרחיב מספר>	RNN מגובה על ידי cuDNN.
CumulativeLogsumexp <T מרחיב את המספר>	חשב את המכפלה המצטברת של הטנסור 'x' לאורך 'ציר'.
DTensorRestoreV2
DTensorSetGlobalTPUArray	הפעלה שמודיעה לשורה של המזהים הגלובליים של כל ה-TPUs במערכת.
DataServiceDataset	יוצר מערך נתונים שקורא נתונים משירות tf.data.
DataServiceDatasetV2	יוצר מערך נתונים שקורא נתונים משירות tf.data.
קרדינליות ערכת נתונים	מחזירה את הקרדינליות של `input_dataset`.
ערכת נתוניםFromGraph	יוצר מערך נתונים מ-'graph_def' הנתון.
DatasetToGraphV2	מחזירה GraphDef בסידרה המייצגת 'מערך_נתונים_קלט'.
Dawsn <T מרחיב מספר>
DebugGradientIdentity <T>	אופציה של זהות עבור ניפוי שגיאות שיפוע.
DebugGradientRefIdentity <T>	אופציה של זהות עבור ניפוי שגיאות בשיפוע.
DebugIdentity <T>	מספק מיפוי זהות של טנזור הקלט שאינו מסוג Ref לצורך ניפוי באגים.
DebugIdentityV2 <T>	Debug Identity V2 Op.
DebugIdentityV3 <T>	מספק מיפוי זהות של טנזור הקלט שאינו מסוג Ref לצורך ניפוי באגים.
DebugNanCount	Debug NaN Value Counter Op.
DebugNumericSummary	ניפוי באגים סיכום מספרי אופ.
DebugNumericSummaryV2 <U מרחיב מספר>	איתור באגים סיכום מספרי V2 Op.
DecodeImage <T מרחיב מספר>	פונקציה עבור decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg ו-decode_png.
DecodePaddedRaw <T מרחיב מספר>	פרש מחדש את הבתים של מחרוזת כווקטור של מספרים.
DecodeProto	ה-op מחלץ שדות מפרוטוקול מסודר מאחסן הודעה לטנזורים.
DeepCopy <T>	יוצר עותק של 'x'.
מחק איטרטור	מיכל עבור משאב איטרטור.
מחקMemoryCache
מחק MultiDeviceIterator	מיכל עבור משאב איטרטור.
DeleteRandomSeedGenerator
DeleteSeedGenerator
DeleteSessionTensor	מחק את הטנזור שצוין על ידי הידית שלו בסשן.
DenseBincount <U מרחיב מספר>	סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים.
DenseCountSparseOutput <U מרחיב מספר>	מבצע ספירת סל פלט דל עבור קלט tf.tensor.
DenseToCSRSparseMatrix	ממיר טנזור צפוף ל-CSRSparseMatrix (אולי באצווה).
DestroyResourceOp	מוחק את המשאב שצוין על ידי הידית.
DestroyTemporaryVariable <T>	הורס את המשתנה הזמני ומחזיר את הערך הסופי שלו.
DeviceIndex	החזר את האינדקס של המכשיר שהאופ רץ.
בימויInterleaveDataset	תחליף ל-'InterleaveDataset' ברשימה קבועה של 'N' מערכי נתונים.
DisableCopyOnRead	מכבה את מצב העתקה בקריאה.
DistributedSave
DrawBoundingBoxesV2 <T מרחיב מספר>	צייר תיבות תוחמות על קבוצת תמונות.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
DummySeedGenerator
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch	מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup_sparse().
DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch
DynamicPartition <T>	מחלקים `נתונים` לטנזורים `num_partitions` באמצעות אינדקסים מ`מחיצות`.
DynamicStitch <T>	שזר את הערכים מהטנסורים של 'נתונים' לטנזור בודד.
ערוך מרחק	מחשב את מרחק העריכה של Levenshtein (אולי מנורמל).
אייג <U>	מחשב את הפירוק העצמי של מטריצה ריבועית אחת או יותר.
איינסום <T>	התכווצות טנזור על פי מוסכמת סיכום איינשטיין.
ריק <T>	יוצר טנזור עם הצורה הנתונה.
EmptyTensorList	יוצר ומחזיר רשימת טנזורים ריקה.
EmptyTensorMap	יוצר ומחזיר מפת טנסור ריקה.
EncodeProto	ה-op מסדרת הודעות protobuf המסופקות בטנסור הקלט.
EnqueueTPUEטבעה שרירותיTensorBatch	מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup_sparse().
EnqueueTPUEmbeddingBatch	הפעלה שמעמידה בתור רשימה של טנזורי אצווה קלט ל-TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch	הפעלה שמעמידה בתור רשימה של טנזורי אצווה קלט ל-TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup().
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch	הפעלה שמעמידה בתור TPUEmbedding מדדי קלט מ-SparseTensor.
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch	מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup_sparse().
EnsureShape <T>	מבטיח שצורת הטנזור תואמת את הצורה הצפויה.
הזן <T>	יוצר או מוצא מסגרת צאצא, והופכת 'נתונים' לזמינים למסגרת הצאצא.
Erfinv <T מרחיב מספר>
נורמה אוקלידית <T>	מחשב את הנורמה האוקלידית של אלמנטים על פני מימדים של טנזור.
בצע TPUEmbeddingPartitioner	הפעלה שמבצעת את מחיצת ה-TPUEmbedding בתצורה המרכזית התקן ומחשב את גודל HBM (בבתים) הנדרש לפעולת TPUEmbedding.
צא מ- <T>	יוצא מהמסגרת הנוכחית למסגרת האב שלה.
ExpandDims <T>	מכניס ממד של 1 לצורת טנזור.
ניסיוני AutoShardDataset	יוצר מערך נתונים שמרסק את מערך הנתונים של הקלט.
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	מתעד את גודל הבתים של כל רכיב של 'input_dataset' ב-StatsAggregator.
ExperimentalChooseFastestDataset
קרדינליות של ערכת נתונים ניסויית	מחזירה את הקרדינליות של `input_dataset`.
ExperimentalDatasetToTFRecord	כותב את מערך הנתונים הנתון לקובץ הנתון באמצעות פורמט TFRecord.
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset	יוצר מערך נתונים שמקבץ רכיבי קלט לתוך SparseTensor.
ערכת נתונים של חביון נתונים ניסיוני	מתעד את ההשהיה של הפקת רכיבי 'input_dataset' ב-StatsAggregator.
ExperimentalMatchingFilesDataset
ניסוי מקסימום IntraOpParallelism מערך נתונים	יוצר מערך נתונים שעוקף את ההקבלה המקסימלית תוך-אופית.
ExperimentalParseExampleDataset	הופך את `input_dataset` המכיל פרוטו של `Example` בתור וקטורים של DT_STRING למערך נתונים של אובייקטים `Tensor` או `SparseTensor` המייצגים את התכונות המנתחות.
ערכת נתונים ניסיונייםPrivateThreadPool	יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'.
מערך נתונים אקראי	יוצר מערך נתונים שמחזיר מספרים פסאודו אקראיים.
ניסיוניRebatchDataset	יוצר מערך נתונים שמשנה את גודל האצווה.
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
ערכת נתונים של חלון הזזה ניסיוני	יוצר מערך נתונים שמעביר חלון הזזה על 'ערכת נתונים_קלט'.
ExperimentalSqlDataset	יוצר מערך נתונים שמבצע שאילתת SQL ופולט שורות של ערכת התוצאות.
Handle Stats Aggregator Experimental	יוצר משאב למנהל סטטיסטיקה.
סיכום נתונים סטטיסטיים ניסויים	מייצר סיכום של כל סטטיסטיקה שנרשמה על ידי מנהל הסטטיסטיקה הנתון.
ExperimentalUnbatchDataset	מערך נתונים שמפצל את רכיבי הקלט שלו למספר אלמנטים.
Expint <T מרחיב מספר>
ExtractGlimpseV2	מחלץ הצצה מטנסור הקלט.
ExtractVolumePatches <T מרחיב מספר>	חלץ `טלאים` מ`קלט` ושם אותם בממד הפלט `"עומק"`.
FFTND <T>	ND טרנספורמציה פורייה מהירה.
FileSystemSetConfiguration	הגדר את התצורה של מערכת הקבצים.
מלא את <U>	יוצר טנזור מלא בערך סקלרי.
FinalizeDataset	יוצר מערך נתונים על ידי החלת `tf.data.Options` על `input_dataset`.
סיים את הטמעת TPUE	מבצע שמסיים את תצורת ה-TPUEmbedding.
טביעת אצבע	מייצר ערכי טביעת אצבע.
FresnelCos <T מרחיב מספר>
FresnelSin <T מרחיב מספר>
FusedBatchNormGradV3 <T מרחיב את המספר, U מרחיב את המספר>	שיפוע לנורמליזציה של אצווה.
FusedBatchNormV3 <T מרחיב את המספר, U מרחיב את המספר>	נורמליזציה של אצווה.
GRUBlockCell <T מרחיב מספר>	מחשב את התפשטות תא GRU קדימה עבור שלב זמן אחד.
GRUBlockCellGrad <T מרחיב את המספר>	מחשב את ההפצה לאחור של תא GRU עבור שלב אחד.
אספו את <T>	אסוף פרוסות מציר `פרמס` לפי `מדדים`.
GatherNd <T>	אסוף פרוסות מ-'params' לתוך Tensor עם הצורה המצוינת על-ידי 'מדדים'.
GenerateBoundingBoxProposals	אופציה זו מייצרת אזור של אינטרסים מתיבות תוחמות נתונות (bbox_deltas) מקודדות wrt לפי eq.2 ב-arXiv:1506.01497 ה-Op בוחר תיבות ניקוד מובילות של 'pre_nms_topn', מפענח אותן ביחס לעוגנים, מחיל דיכוי לא מקסימלי על תיבות חופפות בעלות ערך צומת-על-איחוד (iou) גבוה מ-'nms_threshold', מבטל תיבות שבהן הצד הקצר יותר קטן מ-' min_size`.
GetElementAtIndex	מקבל את האלמנט באינדקס שצוין במערך נתונים.
GetOptions	מחזיר את ה- `tf.data.Options` המצורפות ל-'input_dataset'.
GetSessionHandle	אחסן את טנסור הקלט במצב ההפעלה הנוכחית.
GetSessionTensor <T>	קבל את הערך של הטנזור שצוין על ידי הידית שלו.
GuaranteeConst <T>	נותן ערובה לזמן הריצה של TF שטנסור הקלט הוא קבוע.
טבלת גיבוב	יוצר טבלת hash לא מאותחלת.
HistogramFixedWidth <U מרחיב מספר>	החזר היסטוגרמה של ערכים.
IFFTND <T>	ND טרנספורמציה מהירה פורייה הפוכה.
IRFFTND <U מרחיב מספר>	טרנספורמציה פורייה מהירה אמיתית הפוכה.
זהות <T>	החזר טנזור עם אותה צורה ותוכן כמו טנזור הקלט או הערך.
זהותN	מחזירה רשימה של טנסורים עם אותם צורות ותוכן כמו הקלט טנסורים.
IgnoreErrorsDataset	יוצר מערך נתונים המכיל את הרכיבים של `input_dataset` תוך התעלמות משגיאות.
ImageProjectiveTransformV2 <T מרחיב מספר>	מחיל את ההמרה הנתונה על כל אחת מהתמונות.
ImageProjectiveTransformV3 <T מרחיב מספר>	מחיל את ההמרה הנתונה על כל אחת מהתמונות.
ImmutableConst <T>	מחזירה טנזור בלתי משתנה מאזור הזיכרון.
InfeedDequeue <T>	מציין מיקום עבור ערך שיוזן לחישוב.
InfeedDequeueTuple	שואב ערכים מרובים מהזנה כ-XLA tuple.
InfeedEnqueue	פעולה שמזינה ערך טנסור בודד לחישוב.
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer	אופציה שמעמידה בתור מאגר מאופיין בהזנת TPU.
InfeedEnqueueTuple	מזין ערכי Tensor מרובים לחישוב כ-XLA tuple.
אתחול טבלה	אתחול טבלה שלוקח שני טנסורים עבור מפתחות וערכים בהתאמה.
אתחול טבלה מאת מערך נתונים
InitializeTableFromTextFile	מאתחל טבלה מקובץ טקסט.
InplaceAdd <T>	מוסיף v לשורות שצוינו של x.
InplaceSub <T>	מוריד 'v' לשורות שצוינו של 'x'.
InplaceUpdate <T>	מעדכן את השורות 'i' שצוינו עם הערכים 'v'.
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	בודק אם אנסמבל עצים אותחל.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	בודק אם זרם קוונטילי אותחל.
IsTPUEmbedding אתחול	האם הטבעת TPU מאותחלת במערכת TPU מבוזרת.
IsVariableInitialized	בודק אם טנזור אותחל.
רגרסיה איזוטונית <U מרחיב את המספר>	פותר קבוצה של בעיות רגרסיה איזוטונית.
IteratorGetDevice	מחזירה את שם המכשיר שעליו הוצב `משאב`.
אתחול KMC2Chain	מחזירה את האינדקס של נקודת נתונים שיש להוסיף לערכת ה-Seed.
אתחול KmeansPlusPlus	בוחר num_to_sample שורות של קלט באמצעות הקריטריון KMeans++.
KthOrderStatistic	מחשב את סטטיסטיקת הסדר ה-K של מערך נתונים.
LMDBDataset	יוצר מערך נתונים שפולט את צמדי המפתח-ערך בקובץ LMDB אחד או יותר.
LSTMBlockCell <T מרחיב מספר>	מחשב את התפשטות תא LSTM קדימה עבור שלב אחד.
LSTMBlockCellGrad <T מרחיב מספר>	מחשב את התפשטות תא LSTM לאחור עבור שלב זמן אחד.
LinSpace <T מרחיב מספר>	יוצר ערכים במרווח.
ListDataset	יוצר מערך נתונים שפולט כל אחד מ'טנסור' פעם אחת.
LoadAllTPUEmbeddingParameters	הפעלה שטוענת פרמטרי אופטימיזציה לתוך הטבעת זיכרון.
LoadTPUEmbeddingADAMPparameters	טען פרמטרים של הטמעה של ADAM.
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters	טען פרמטרים של הטבעת Adadelta.
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters	טען פרמטרים של הטבעה של Adagrad Momentum.
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters	טען פרמטרים של הטבעה של Adagrad.
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	טען פרמטרים של הטבעה של RMSProp במרכז.
טעןTPUEmbeddingFTRLParmeters	טען פרמטרים של הטבעת FTRL.
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	טען פרמטרים של הטמעת תדירות.
טעןTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	טען פרמטרים של הטבעת MDL Adagrad Light.
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters	טען פרמטרים של הטבעת מומנטום.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	טען פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad.
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters	טען פרמטרים של הטבעה של RMSProp.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	טען פרמטרים של הטבעת SGD.
LookupTableExport <T, U>	מוציא את כל המפתחות והערכים בטבלה.
LookupTableFind <U>	מחפש מפתחות בטבלה, מוציא את הערכים המתאימים.
LookupTableImport	מחליף את תוכן הטבלה במפתחות ובערכים שצוינו.
LookupTableInsert	מעדכן את הטבלה כדי לשייך מפתחות לערכים.
LookupTableRemove	מסיר מפתחות והערכים המשויכים להם מטבלה.
LookupTableSize	מחשב את מספר האלמנטים בטבלה הנתונה.
LoopCond	מעביר את הקלט לפלט.
LowerBound <U מרחיב מספר>	מחיל lower_bound(sorted_search_values, values) לאורך כל שורה.
Lu <T, U מרחיב מספר>	מחשב את פירוק ה-LU של מטריצה מרובעת אחת או יותר.
MakeUnique	הפוך את כל הרכיבים בממד שאינו אצווה לייחודי, אך \"קרוב\" אליו הערך ההתחלתי שלהם.
MapClear	Op מסיר את כל האלמנטים במיכל הבסיסי.
MapIncompleteSize	Op מחזירה את מספר האלמנטים הלא שלמים במיכל הבסיסי.
MapPeek	אופ מציץ בערכים במפתח שצוין.
גודל מפה	Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי.
MapStage	שלב (מפתח, ערכים) במיכל הבסיסי שמתנהג כמו טבל hashable.
MapUnstage	Op מסיר ומחזיר את הערכים המשויכים למפתח מהמיכל הבסיסי.
MapUnstageNoKey	Op מסיר ומחזיר אקראי (מפתח, ערך) מהמיכל הבסיסי.
MatrixDiagPartV2 <T>	מחזירה את החלק האלכסוני המצטבר של טנזור אצווה.
MatrixDiagPartV3 <T>	מחזירה את החלק האלכסוני המצטבר של טנזור אצווה.
MatrixDiagV2 <T>	מחזירה טנזור אלכסוני אצווה עם ערכי אלכסון אצווה נתונים.
MatrixDiagV3 <T>	מחזירה טנזור אלכסוני אצווה עם ערכי אלכסון אצווה נתונים.
MatrixSetDiagV2 <T>	מחזירה טנזור מטריצה אצווה עם ערכי אלכסון אצווה חדשים.
MatrixSetDiagV3 <T>	מחזירה טנזור מטריצה אצווה עם ערכי אלכסון אצווה חדשים.
מקסימום <T>	מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
MaxIntraOpParallelismDataset	יוצר מערך נתונים שעוקף את ההקבלה המקסימלית תוך-אופית.
מיזוג <T>	מעביר את הערך של טנסור זמין מ'כניסות' ל'פלט'.
MergeDedupData	אופ ממזג אלמנטים של טנזורים שלמים וצפים לנתוני מניעת כפילויות כ-XLA tuple.
מינימום <T>	מחשב את המינימום של אלמנטים על פני מימדים של טנזור.
MirrorPad <T>	מרפד טנזור עם ערכי שיקוף.
MirrorPadGrad <T>	אופציה של שיפוע עבור 'MirrorPad' אופ.
MlirPassthroughOp	עוטף חישוב MLIR שרירותי המתבטא כמודול עם פונקציה main() .
MulNoNan <T>	מחזירה x * y מבחינת אלמנט.
MutableDenseHashTable	יוצר טבלת גיבוב ריקה המשתמשת בטנזורים כמאגר הגיבוי.
MutableHashTable	יוצר טבלת גיבוב ריקה.
MutableHashTableOfTensors	יוצר טבלת גיבוב ריקה.
מנעול	יוצר משאב Mutex שניתן לנעול על ידי `MutexLock`.
MutexLock	נועל משאב mutex.
NcclAllReduce <T מרחיב מספר>	מוציא טנזור המכיל את ההפחתה על פני כל טנסור הקלט.
NcclBroadcast <T מרחיב מספר>	שולח 'קלט' לכל המכשירים שמחוברים ליציאה.
NcclReduce <T מרחיב מספר>	מפחית 'קלט' מ-'num_devices' באמצעות 'reduction' למכשיר בודד.
Ndtri <T מרחיב מספר>
השכנים הקרובים ביותר	בוחר את k המרכזים הקרובים ביותר עבור כל נקודה.
NextAfter <T מרחיב מספר>	מחזירה את הערך המיוצג הבא של `x1` בכיוון של `x2`, מבחינת אלמנט.
NextIteration <T>	הופך את הקלט שלו לזמין לאיטרציה הבאה.
NoOp	לא עושה דבר.
NonDeterministicInts <U>	יוצר באופן לא דטרמיניסטי כמה מספרים שלמים.
NonMaxSuppressionV5 <T מרחיב מספר>	בוחר בתאוותנות קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של הניקוד, גיזום תיבות בעלות חפיפה גבוהה של צומת-על-איחוד (IOU) עם תיבות שנבחרו בעבר.
NonSerializableDataset
OneHot <U>	מחזיר טנסור חם אחד.
OnesLike <T>	מחזירה טנסור של אלה עם אותה צורה וסוג כמו x.
OptimizeDatasetV2	יוצר מערך נתונים על ידי החלת אופטימיזציות קשורות ל-'input_dataset'.
אפשרויות מערך נתונים	יוצר מערך נתונים על ידי צירוף tf.data.Options ל-'input_dataset'.
הוזמן מפה קלה	Op מסיר את כל האלמנטים במיכל הבסיסי.
OrderedMapIncompleteSize	Op מחזירה את מספר האלמנטים הלא שלמים במיכל הבסיסי.
OrderedMapPeek	אופ מציץ בערכים במפתח שצוין.
OrderedMapSize	Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי.
OrderedMapStage	שלב (מפתח, ערכים) במיכל הבסיסי שמתנהג כמו הזמנה מיכל אסוציאטיבי.
OrderedMapUnstage	Op מסיר ומחזיר את הערכים המשויכים למפתח מהמיכל הבסיסי.
OrderedMapUnstageNoKey	Op מסיר ומחזיר את האלמנט (מפתח, ערך) עם הקטן ביותר מפתח מהמיכל הבסיסי.
OutfeedDequeue <T>	מאחזר טנזור בודד מהזנת החישוב.
OutfeedDequeueTuple	אחזר ערכים מרובים מהזנת החישוב.
OutfeedDequeueTupleV2	אחזר ערכים מרובים מהזנת החישוב.
OutfeedDequeueV2 <T>	מאחזר טנזור בודד מהזנת החישוב.
OutfeedEnqueue	הציבו טנסור בהזנת החישוב.
OutfeedEnqueueTuple	הציבו ערכי Tensor מרובים בהזנת החישוב.
פד <T>	מרפד טנזור.
ParallelBatchDataset
ParallelConcat <T>	משרשרת רשימה של 'N' טנסורים לאורך הממד הראשון.
ParallelDynamicStitch <T>	שזר את הערכים מהטנסורים של 'נתונים' לטנזור בודד.
ParseExampleDatasetV2	הופך את `input_dataset` המכיל פרוטו של `Example` בתור וקטורים של DT_STRING למערך נתונים של אובייקטים `Tensor` או `SparseTensor` המייצגים את התכונות המנתחות.
ParseExampleV2	הופך וקטור של פרוטו tf.Example (כמחרוזות) לטנזורים מוקלדים.
ParseSequenceExampleV2	הופך וקטור של פרוטו tf.io.SequenceExample (כמחרוזות) לטנזורים מוקלדים.
מציין מיקום <T>	מציין מיקום עבור ערך שיוזן לחישוב.
PlaceholderWithDefault <T>	מציין מיקום שעובר דרך 'קלט' כאשר הפלט שלו לא מוזן.
הפוך לליניאריזציה מראש	אופ שמייצר ערך טנסור אחד לטנזור אטום.
PrelinearizeTuple	אופ שמייצר ערכי טנסור מרובים לטנזור וריאתי אטום.
הדפס	מדפיס מחרוזת סקלרית.
PrivateThreadPoolDataset	יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'.
פרוד <T>	מחשב את המכפלה של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
QuantizeAndDequantizeV4 <T מרחיב מספר>	מכונס ואז מבטל טנזור.
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T מרחיב מספר>	מחזירה את השיפוע של `QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizedConcat <T>	משרשרת טנזורים כמותיים לאורך מימד אחד.
QuantizedConcatV2 <T>
QuantizedConv2DAndRelu <V>
QuantizedConv2DAandReluAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAandRequantize <V>
QuantizedConv2DPerChannel <V>	מחשב QuantizedConv2D לכל ערוץ.
QuantizedConv2DWithBias <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedDepthwiseConv2D <V>	מחשב Conv2D בכמות עומק.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V>	מחשב Conv2D ממוחשב בעומק עם הטיה.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V>	מחשב Conv2D ממוחשב בעומק עם Bias ו-Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>	מחשב Conv2D quantized depthwise עם Bias, Relu ו-Requantize.
QuantizedMatMulWithBias <W>	מבצע כפל מטריצה כמותית של 'a' במטריצה 'b' עם הטיה add.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W מרחיב את המספר>
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V>	בצע כפל מטריצה כמותית של 'a' במטריצה 'b' עם הטיה add ו-relu fusion.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	בצע כפל מטריצה כמותית של 'a' במטריצה 'b' עם הטיה add ו-relu ו-requantize fusion.
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedReshape <T>	מעצב מחדש טנזור כמותי לפי האופציה של Reshape.
RFFTND <U>	טרנספורמציה פורייה אמיתית מהירה ND.
RaggedBincount <U מרחיב מספר>	סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים.
RaggedCountSparseOutput <U מרחיב מספר>	מבצע ספירת פחי פלט דלילה עבור קלט טנזור מרופט.
RaggedCross <T, U מרחיב מספר>	יוצר צלב תכונה מתוך רשימה של טנזורים, ומחזיר אותו כ-RaggedTensor.
RaggedFillEmptyRows <T>
RaggedFillEmptyRowsGrad <T>
Raggdgather <t מרחיב את המספר, u>	אסוף פרוסות סמרטוטות מ- 'Params' ציר '0' לפי מדדים.
RaggedRange <u מרחיב את המספר, T מרחיב את מספר>	מחזיר 'סמרטוטטנסור' המכיל את רצפי המספרים שצוינו.
Raggedtensorfromvariant <u מרחיב את המספר, t>	מפענח טנזור 'וריאנט' ל"מרגש ".
RAGGEDTENSORTOSPARSE <U>	ממיר 'סמרטוטטנסור' ל'ספרטנסור 'עם אותם ערכים.
RAGGEDTENSORTOTENSOR <U>	צור טנזור צפוף מטנור סמרטוט, ואולי משנה את צורתו.
RaggedTensortoVariant	מקודד 'סמרטוטים' למתחם 'וריאנט'.
RaggedTensortoVariantGradient <u>	עוזר נהג לחשב את השיפוע עבור 'סמרטוטים'.
RandomDataSetv2	יוצר מערך נתונים שמחזיר מספרי pseudorandom.
RandomIndexShuffle <t מרחיב את מספר>	מוציא את המיקום של 'ערך' בפרמוטציה של [0, ..., max_index].
טווח <t מרחיב מספר>	יוצר רצף של מספרים.
דַרגָה	מחזיר את דרגת טנזור.
ReadVariableOp <T>	קורא את הערך של משתנה.
Readvariablexlasplitnd <t>	מפצל טנזור קלט משתנה משאב בכל הממדים.
Rebatchdataset	יוצר מערך נתונים שמשנה את גודל האצווה.
Rebatchdatasetv2	יוצר מערך נתונים שמשנה את גודל האצווה.
Recv <T>	מקבל את הטנזור שנקרא מ- send_device ב- recv_device.
RecvtpueMbeddingActivations	OP שמקבל הפעלות הטמעה ב- TPU.
צמצום	מחשב את "ההגיוני וה" של האלמנטים על פני מידות של טנזור.
צמצום	מחשב את "ההגיוני או" של האלמנטים על פני מידות של טנזור.
Reducemax <T>	מחשב את מקסימום האלמנטים על פני מידות של טנזור.
Reducemin <T>	מחשב את המינימום של האלמנטים על פני מידות של טנזור.
LARKEPOD <T>	מחשב את התוצר של אלמנטים על פני מידות של טנזור.
צמצום <T>	מחשב את סכום האלמנטים על פני מידות של טנזור.
מפסיק <T>	יוצר או מוצא מסגרת ילד, והופך את 'נתונים' לזמינים למסגרת הילד.
Refecepit <t>	יוצא מהמסגרת הנוכחית למסגרת ההורה שלה.
סידות <T>	החזירו את אותו טנזור שופט כמו טנזור הקלט.
Refmerge <T>	מעביר את הערך של טנזור זמין מ'תשומות 'ל'פלט'.
Rementextiteration <T>	הופך את הקלט שלה לזמין לאיטרציה הבאה.
Refselect <T>	מעביר את האלמנט 'אינדקס' של 'כניסות' ל'פלט '.
RefSwitch <T>	מעביר את ה- Ref Tensor 'נתוני' ליציאת הפלט שנקבע על ידי 'pred'.
RegisterDataset	רושם מערך נתונים עם שירות TF.Data.
Registerdatasetv2	רושם מערך נתונים עם שירות TF.Data.
REHTAYOUT <T>
Relayout כמו <T>
DESIVANTIANGRANGEPERCHERNENEL	חישוב טווח הדרישה לערוץ.
DecestAntizePerchannel <u>	דרישת קלט עם ערכי Min ו- Max הידועים לפי ערוץ.
מעצב מחדש <T>	מעצב מחדש טנזור.
ResourceAccumulatorApplygradient	מיישם שיפוע על מצבר נתון.
ResourceAccumulatornumAccumumated	מחזיר את מספר השיפועים המצטברים במצברים הנתונים.
Resourceaccumulatorsetglobalstep	מעדכן את הצבר עם ערך חדש עבור Global_step.
Resourceaccumulatortakegradient <t>	מחלץ את השיפוע הממוצע במתן התנאי הנתון.
Resourceapplyadagradv2	עדכן '*var' בהתאם לתכנית Adagrad.
ResourceapplyadamWithamsgrad	עדכן '*var' בהתאם לאלגוריתם ADAM.
ResourceApplykerasmomentum	עדכן '*var' בהתאם לתכנית המומנטום.
ResourconditionalAccumulator	מצבר מותנה להדרגת צבירה.
ResourceCountupto <t מרחיב מספר>	מרחבים משתנים שהצביעו על ידי 'משאב' עד שהוא מגיע 'גבול'.
Resourcegather <u>	אסוף פרוסות מהמשתנה שהצביע על ידי 'משאב' לפי מדדים.
Resourcegathernd <u>
משאבי Catteradd	מוסיף עדכונים דלילים למשתנה שמפנה על ידי 'משאב'.
ResourcesCatterdiv	מחלק עדכונים דלילים למשתנה שמפנה על ידי 'משאב'.
ResourcesCatterMax	מקטין עדכונים דלילים למשתנה המפנה על ידי 'משאב' באמצעות פעולת 'מקסימום'.
משאבים קטרמניים	מקטין עדכונים דלילים למשתנה המפנה על ידי 'משאב' באמצעות פעולת 'דקות'.
משאבי Cattermul	מכפיל עדכונים דלילים למשתנה המפנה על ידי 'משאב'.
משאבים קטרנדאד	מיישם תוספת דלילה על ערכים או פרוסות בודדות במשתנה.
משאבים CatterndMax
משאבים קטרנדין
משאבים Catterndsub	מיישם חיסור דליל על ערכים או פרוסות בודדות במשתנה.
משאבי Catterndupdate	מיישם 'עדכונים דלילים' על ערכים או פרוסות בודדות בתוך נתון משתנה בהתאם ל'מדדים '.
משאבים Cattersub	מחסור עדכונים דלילים מהמשתנה אליו התייחס 'משאב'.
משאבי Catterupdate	מקצה עדכונים דלילים למשתנה אליו פונה 'משאב'.
ResourcesParseApplyAdagradv2	עדכן רשומות רלוונטיות ב- 'var' ו- 'Quect' על פי תוכנית Adagrad.
Resourcesparseapplykerasmomentum	עדכן רשומות רלוונטיות ב- 'var' ו- 'Quect' על פי תוכנית המומנטום.
ResourcestridedSliceAssign	הקצה 'ערך' להתייחסות הערך L הפרוס של 'ref'.
ChatrievealltpueMbeddingParameters	OP המאחזר פרמטרי אופטימיזציה מהטמעה לזיכרון מארח.
Reatrievetpuembeddingadamparameters	אחזור פרמטרים של ADAM.
ReverevetpueMbeddingAdadeltaparameters	אחזר פרמטרים להטמעה של Adadelta.
Reverevetpuembeddingadagradmomentumparameters	אחזור פרמטרים של Adagrad Mometyming Parameters.
ChartrievetpueMbeddingAdagradParameters	אחזור פרמטרים להטמעה של Adagrad.
ChartrievetpueMbeddingCenteredRmsPropparameters	אחזור פרמטרים של הטמעת RMSPROP מרוכזים.
ChartrievetpueMbeddingFtrlparameters	אחזור פרמטרים להטמעת FTRL.
ReaveTpueMbeddingFrequencyEstimatorParameters	אחזר פרמטרים של אומדן תדרים.
Reverevetpuembeddingmdladagradlightparameters	אחזור פרמטרים להטמעת אור MDL Adagrad.
ChatrievetpueMbeddingMomentumpArameters	אחזור פרמטרים של הטמעת מומנטום.
ChartrievetpueMbeddingProximaladagradparameters	אחזור פרמטרים להטמעת Adagrad פרוקסימליים.
ChartrievetpueMbeddingProximalyogiparameters
ChartrievetpueMbeddingRmsPropParameters	אחזור פרמטרים של ה- RMSPROP.
ChatrievetpueMbeddingStochasticgradientDescenceParameters	אחזור פרמטרים להטמעת SGD.
הפוך <T>	הופך ממדים ספציפיים של טנזור.
Reversesequency <T>	הופך פרוסות באורך משתנה.
REWRITEDATASET
Riscabs <t מרחיב את מספר>
Riscadd <t מרחיב את מספר>	מחזיר x + y אלמנט-אלמנט.
Riscbarinaryarithmetic <t מרחיב מספר>
RISCBIRANTIONCOMPARISON
Riscbitcast <u>
Riscbroadcast <t>
Risccast <u>
Riscceil <t מרחיב את מספר>
Risccholesky <t מרחיב את מספר>
Riscconcat <T>
Riscconv <t מרחיב את מספר>
Risccos <t מרחיב את מספר>
Riscdiv <t מרחיב את מספר>
RISCDOT <T מרחיב את מספר>
Riscexp <t מרחיב מספר>
Riscfft <T>
Riscfloor <t מרחיב את מספר>
ריסקגטור <T>
Riscimag <u מרחיב את מספר>
ריסיסיניט
Risclog <t מרחיב את מספר>
Risclogicaland
Risclogicalnot
Risclogicalor
Riscmax <t מרחיב את מספר>	מחזיר את מקסימום (x, y) מבחינת אלמנט.
RISCMIN <T מרחיב את מספר>
Riscmul <t מרחיב את מספר>
Riscneg <t מרחיב את מספר>
RISCPAD <T מרחיב את מספר>
Riscpool <t מרחיב את מספר>
Riscpow <t מרחיב את מספר>
Riscrandomuniform
Riscrial <U מרחיב את מספר>
RISCREDUCE <T מרחיב את מספר>
Riscrem <t מרחיב את מספר>
RiscReshape <t מרחיב את מספר>
Riscreverse <t מרחיב מספר>
RISCSATRATCATAR <U מרחיב את מספר>
Riscshape <U מרחיב את מספר>
Riscsignign <t מרחיב את מספר>
Riscslice <t מרחיב את מספר>
Riscsort <t מרחיב את מספר>
Riscsqueeze <T>
Riscsub <t מרחיב את מספר>
Risctranspose <T>
Risctriangularsolve <t מרחיב מספר>
Riscunary <t מרחיב את מספר>
Rngreadandskip	לקדם את הדלפק של RNG מבוסס-נגד.
Rngskip	לקדם את הדלפק של RNG מבוסס-נגד.
רול <T>	מגלגל את האלמנטים של טנזור לאורך ציר.
SamplingDataSet	יוצר מערך נתונים שלוקח מדגם ברנולי של תוכן מערך נתונים אחר.
Scaleandtranslate
ScaleAndtranslategrad <t מרחיב את מספר>
פיזור <T>	מוסיף עדכונים דלילים להפניה משתנה.
Scatterdiv <T>	מחלקים הפניה משתנה על ידי עדכונים דלילים.
Scattermax <t מרחיב את מספר>	מפחית עדכונים דלילים להתייחסות משתנה באמצעות פעולת 'מקסימום'.
פיזור <t מרחיב מספר>	מצמצם עדכונים דלילים להפניה משתנה באמצעות פעולת 'דקות'.
פיזור <T>	מכפיל עדכונים דלילים להתייחסות משתנה.
פיזור <u>	מפזרים 'עדכונים' למתחם של 'צורה' על פי מדדים '.
Scatterndadd <T>	מיישם תוספת דלילה על ערכים או פרוסות בודדות במשתנה.
ScatterndMax <T>	מחושב מקסימום חכם אלמנט.
Scatterndmin <T>	מחשב מינימום אלמנט.
Scatterndnonaliasingadd <t>	מיישם תוספת דלילה על 'קלט' באמצעות ערכים או פרוסות בודדות מתוך 'עדכונים' לפי מדדים 'מדדים'.
Scatterndsub <T>	מיישם חיסור דליל על ערכים או פרוסות בודדות במשתנה.
Scatterndupdate <t>	מיישם 'עדכונים דלילים' על ערכים או פרוסות בודדות בתוך נתון משתנה בהתאם ל'מדדים '.
Scattersub <T>	מחסור עדכונים דלילים להפניה משתנה.
Scatterupdate <T>	מיישם עדכונים דלילים על הפניה משתנה.
SECEEMEMAXV2 <T מרחיב את מספר>	מחשב את המקסימום לאורך קטעים של טנזור.
SECEEMENMINV2 <T מרחיב את מספר>	מחשב את המינימום לאורך קטעי טנזור.
SpectionProdv2 <T>	מחשב את המוצר לאורך קטעים של טנזור.
SeceStumv2 <T>	מחשב את הסכום לאורך קטעי טנזור.
Selectv2 <t>
לִשְׁלוֹחַ	שולח את הטנסור שנקרא מ- send_device ל- recv_device.
SendTpueMbeddingGradients	מבצע עדכוני שיפוע של שולחנות הטמעה.
Setdiff1d <t, u מרחיב את מספר>	מחשב את ההבדל בין שתי רשימות של מספרים או מחרוזות.
SetSize	מספר האלמנטים הייחודיים לאורך הממד האחרון של הקלט 'סט'.
צורה <u מרחיב את מספר>	מחזיר את צורתו של טנזור.
Shapen <U מרחיב את מספר>	מחזיר צורה של טנזורים.
Sharddataset	יוצר 'מערך נתונים' הכולל רק 1/'num_shards' של מערך נתונים זה.
Shuffleandrepeatdatasetv2
Shuffledatasetv2
Shuffledatasetv3
StowndownDistributedTpu	מכבה מערכת TPU מופצת מפעילה.
STOWNDOWNTPUSYSTER	OP שמכבה את מערכת TPU.
גודל <U מרחיב את מספר>	מחזיר את גודל הטנזור.
Skipgram	מנתח קובץ טקסט ויוצר חבורה של דוגמאות.
SleepDataset
פרוסה <T>	להחזיר פרוסה מ'קלט '.
SlideWindowDataset	יוצר מערך נתונים המעביר חלון הזזה מעל 'input_dataset'.
תמונת מצב <T>	מחזיר עותק של טנזור הקלט.
SnapshotchunkDataset
SnapshotDataSet	יוצר מערך נתונים שיכתוב / יקרא מתוך תמונת מצב.
SnapshotdataSeTreader
SnapshotnestedDataseTreader
Sobolsample <t מרחיב את מספר>	מייצר נקודות מרצף הסובול.
Spacetobatchnd <t>	Spacetobatch עבור טנסורים ND מסוג T.
Sparseapplyadagradv2 <t>	עדכן רשומות רלוונטיות ב- 'var' ו- 'Quect' על פי תוכנית Adagrad.
SparseBincount <u מרחיב את מספר>	מונה את מספר המופעים של כל ערך במערך שלם.
Sparsecountsparseoutput <u מרחיב את מספר>	מבצע ספירת סל פלט דליל עבור קלט טנזור דליל.
ספארוסקוסה	מייצר צלב דליל מרשימה של טנזורים דלילים וצפופים.
Sparsecrossv2	מייצר צלב דליל מרשימה של טנזורים דלילים וצפופים.
Sparsematrixadd	תוספת דלילה של שני מטריצות CSR, C = Alpha * A + Beta * B.
Sparsematrixmatmul <t>	מטריקס-מרביות מטריצה דלילה עם מטריצה צפופה.
Sparsematrixmul	כפל אלמנט של מטריצה דלילה עם טנזור צפוף.
Sparsematrixnnz	מחזיר את מספר הלא -נזלים של 'Sparse_Matrix'.
Sparsematrixorderingamd	מחשב את תואר המינימום המשוער (AMD) הזמנת 'קלט'.
Sparsematrixsoftmax	מחשבת את ה- SoftMax של CSRSPARSEMATRIX.
SparsematrixsoftMaxgrad	מחשבת את שיפוע ה- SparsematrixsoftMax OP.
Sparsematrixsparsecholesky	מחשבת את הפירוק של צ'ולסקי הדליל של 'קלט'.
Sparsematrixsparsematmul	Multiplies דליל-מטריקס שני מטריצות CSR `A` ו- `B`.
Sparsematrixtranspose	מעביר את הממדים הפנימיים (המטריצה) של CSRSPARSEMATRIX.
Sparsematrixzeros	יוצר csrsparsematrix עם כל אפס עם צורה 'dens_shape'.
Sparsegmentmeangradv2 <t מרחיב את המספר, U מרחיב את מספר>	מחשב שיפועים עבור SparseSegmentmean.
Sparsegmentsqrtngradv2 <t מרחיב את המספר, U מרחיב את מספר>	מחשב שיפועים עבור SparSesegmentsQrtn.
SparseSegmentSumgrad <t מרחיב מספר>	מחשב שיפועים עבור SparSesegmentsum.
Sparsesegmentsumgradv2 <t מרחיב את המספר, U מרחיב את מספר>	מחשב שיפועים עבור SparSesegmentsum.
Sparsetensortocsrsparsematrix	ממיר SparSetensor ל- CSRSPARSEMATRIX (אולי מקוצץ).
Spence <t מרחיב את מספר>
מפוצל <T>	מפצל טנזור למצב של 'num_split' לאורך ממד אחד.
SplitDedUpdata <t מרחיב את המספר, U מרחיב את מספר>	OP מפצל נתוני כפילויות קלט XLA TUPLE למוצרי נקודה שלמים ולנקודות צפות.
Splitv <t>	מפצל טנזור למצב של 'num_split' לאורך ממד אחד.
לסחוט <T>	מסיר מידות בגודל 1 מצורת טנזור.
ערימה <T>	אורז רשימה של טנזורים של 'n' Rank-'RANGER לדרגה אחת (R+1) `טנזור.
שלב	ערכי שלב הדומים לאינקוי קל משקל.
במה פנויה	OP מסיר את כל האלמנטים במכולה הבסיסית.
StagePeek	OP מציץ בערכים באינדקס שצוין.
גודל שלב	OP מחזירה את מספר האלמנטים במכולה הבסיסית.
StatefureRandombinomial <v מרחיב את מספר>
Statefulstandardnormal <u>	מוציא ערכים אקראיים מהפצה רגילה.
StatefulStandardNormalv2 <u>	מוציא ערכים אקראיים מהפצה רגילה.
Statefultrundatednormal <u>	מוציא ערכים אקראיים מהפצה נורמלית קטועה.
Statefuluniform <u>	מוציא ערכים אקראיים מהפצה אחידה.
Statefuluniformfullint <u>	מוציא מספרים שלמים אקראיים מהפצה אחידה.
Statefuluniformint <u>	מוציא מספרים שלמים אקראיים מהפצה אחידה.
StateLessParameterizedTrundatedNormal <v מרחיב מספר>
StateLessRandombinomial <w מרחיב את מספר>	מוצא מספרים אקראיים דטרמיניסטיים פסאודורנדום מהפצה בינומית.
StateLessRandomGammav2 <V מרחיב את מספר>	מוציא מספרים אקראיים דטרמיניסטיים פסאודורנדום מפני התפלגות גמא.
StateLessRandomGammav3 <U מרחיב את מספר>	מוציא מספרים אקראיים דטרמיניסטיים פסאודורנדום מפני התפלגות גמא.
StateLessRandomGetalg	בוחר את אלגוריתם ה- RNG הטוב ביותר מבוסס-מונה על בסיס מכשיר.
StateLessRandomGetKeyCounter	מגרד זרע למפתח ודלפק, תוך שימוש באלגוריתם הטוב ביותר על בסיס מכשיר.
StateLessRandomgeTkeyCounteralg	בוחר את האלגוריתם הטוב ביותר המבוסס על מכשיר, ומטלטל זרע למפתח ולנגד.
StateLessRandomNormalv2 <u מרחיב את מספר>	פלטים ערכי פסאודורנדום דטרמיניסטיים מהפצה נורמלית.
StateLessRandompoisson <W מרחיב את מספר>	תפוקות מספרים אקראיים דטרמיניסטיים דטרמיניסטיים מפני התפלגות פויסון.
StateLessRandomuniformfullint <v מרחיב את מספר>	מוציא מספרים אקראיים דטרמיניסטיים פסאודורנדום מתפוצה אחידה.
StateLessRandomuniformfullintv2 <u מרחיב את מספר>	מוציא מספרים אקראיים דטרמיניסטיים פסאודורנדום מתפוצה אחידה.
StateLessRandomUniformIntv2 <u מרחיב את מספר>	מוציא מספרים אקראיים דטרמיניסטיים פסאודורנדום מתפוצה אחידה.
StateLessRandomUniformv2 <U מרחיב את מספר>	פלטות פסאודורנדום אקראיות דטרמיניסטיות מתפלגות אחידה.
StateLessSampledistortedBoundingBox <t מרחיב מספר>	צור תיבת גבול מעוותת באופן אקראי לתמונה באופן דטרמיניסטי.
STATELESSSHUFFLE <T>	מדשדש באופן אקראי ודטרמיניסטי טנזור לאורך הממד הראשון שלו.
StateLessTruncatedNormalv2 <u מרחיב את מספר>	פלטים ערכי פסאודורנדום דטרמיניסטיים מהתפלגות נורמלית קטועה.
Statsaggregatorhandlev2
StatsaggregatorsetSummarywriter	הגדר summary_writer_interface כדי להקליט סטטיסטיקות באמצעות Stats_aggregator נתון.
StochasticstastToint <U מרחיב את מספר>	הטיל באופן סטוכסטי טנזור נתון מצופים ל- Ints.
עצירה <t>	מפסיק חישוב שיפוע.
StridedSlice <T>	החזיר פרוסה חותכת מ- 'קלט'.
Stridedsliceassign <t>	הקצה 'ערך' להתייחסות הערך L הפרוס של 'ref'.
Stridedslicegrad <u>	מחזיר את השיפוע של 'Strideslice'.
StringLower	ממיר את כל הדמויות הגדולות להחלפות אותיות קטנות בהתאמה.
Stringngrams <t מרחיב את מספר>	יוצר Ngrams מנתוני מחרוזת סמרטוטים.
מיתרים	ממיר את כל הדמויות הקטנות להחלפות אותיות גדולות בהתאמה.
סכום <T>	מחשב את סכום האלמנטים על פני מידות של טנזור.
Switchcond <t>	קדימה 'נתונים' ליציאת הפלט שנקבעה על ידי 'pred'.
סינכרון	מסנכרן את המכשיר זה OP מופעל.
Tfrecorddatasetv2	יוצר מערך נתונים הפולט את הרשומות מקבץ TFRECORD אחד או יותר.
TpucompulationResult	מחזיר את התוצאה של אוסף TPU.
Tpucompilesucaceededastert	טוען כי האוסף הצליח.
Tpuembedingativations	OP המאפשר בידול של הטמעת TPU.
Tpuexecute	OP שמטען ומבצע תוכנית TPU במכשיר TPU.
Tpuexecuteandupdatevariables	OP שתבצע תוכנית עם עדכונים משתנים אופציונליים במקום.
TPUORDINALSELECTOR	בורר ליבה TPU OP.
Tpupartitionedinput <t>	OP המקבץ רשימה של תשומות מחולקות יחד.
Tpupartitionedinputv2 <t>	OP המקבץ רשימה של תשומות מחולקות יחד.
Tpupartitionedoutput <t>	אופציה שמאפשרת דמולטפלקס טנזור שיוגדר על ידי XLA לרשימה של חלוקה פלט מחוץ לחישוב ה- XLA.
Tpupartitionedoutputv2 <t>	אופציה שמאפשרת דמולטפלקס טנזור שיוגדר על ידי XLA לרשימה של חלוקה פלט מחוץ לחישוב ה- XLA.
Tpureplicatemetadata	מטא נתונים המציין כיצד יש לשכפל את חישוב ה- TPU.
Tpureplicatedinput <t>	מחבר כניסות N לחישוב TPU משוכפל N-כיווני.
Tpureplidedutput <t>	מחבר בין יציאות N מחישוב TPU משוכפל N-כיווני.
Tpureshardvariables	OP כי משתני TPU על מכשירים למדינה למצב מוגדר.
Tpuroundrobin	איזון עומסים עגול-רובין על ליבות TPU.
TemperaryVariable <t>	מחזיר טנזור שעשוי להיות מוטציה, אך נמשך רק בשלב אחד.
Tensorarray	מערך של טנזורים בגודל נתון.
TensorarrayClose	מחק את TensorArray ממכולה המשאבים שלו.
TensorarrayConcat <T>	הסתכמו באלמנטים מה- TensorArray לערך 'ערך'.
Tensorarraygather <t>	אסוף אלמנטים ספציפיים מה- TensorArray לפלט 'ערך'.
Tensorarraygrad	יוצר טנסורריי לאחסון שיפועי הערכים בידית הנתונה.
Tensorarraygradwithshape	יוצר טנסורריי לאחסון שיפועי ערכים מרובים בידית הנתונה.
Tensorarraypack <t>
Tensorarrayread <t>	קרא אלמנט מה- TensorArray לפלט 'ערך'.
TensorArrayScatter	מפזרים את הנתונים מערך הקלט לרכיבי TensorArray ספציפיים.
Tensorarraysize	קבל את הגודל הנוכחי של TensorArray.
TensorArraySplit	פצל את הנתונים מערך הקלט לרכיבי TensorArray.
Tensorarrayunpack
TensorArrayWrite	דחף אלמנט אל Tensor_array.
TensorlistConcat <T>	תואם את כל הטנזורים ברשימה לאורך הממד ה -0.
TensorlistConcatlists
Tensorlistconcatv2 <u>	תואם את כל הטנזורים ברשימה לאורך הממד ה -0.
TensorListElementShape <t מרחיב מספר>	צורת האלמנטים של הרשימה הנתונה, כמתזונה.
Tensorlistfromtensor	יוצר טנסורליסט שכאשר הוא מוערם יש את הערך של 'טנזור'.
TensorlistGather <T>	יוצר טנזור על ידי אינדקס לתוך הטנזורליסט.
TensorlistGetItem <T>
אורך טנסורליסט	מחזיר את מספר הטנזורים ברשימת טנזור הקלט.
Tensorlistpopback <t>	מחזיר את האלמנט האחרון ברשימת הקלט כמו גם רשימה עם כל אלמנט מלבד זה.
TensorlistPushback	מחזירה רשימה שיש לה את 'Tensor' שהועברה כאלמנט אחרון ושאר האלמנטים ברשימה הנתונה ב'- input_handle '.
TensorlistPushbackbatch
Tensorlisterserve	רשימת הגודל הנתון עם אלמנטים ריקים.
Tensorlistresize	שינוי גודל הרשימה.
Tensorlistscatter	יוצר טנסורליסט על ידי אינדקס למתחם.
Tensorlistscatterintoexistinglist	מפזרים טנזור במדדים ברשימת קלט.
Tensorlistscatterv2	יוצר טנסורליסט על ידי אינדקס למתחם.
TensorlistSetitem
Tensorlistsplit	מפצל טנזור לרשימה.
TensorlistStack <T>	ערימה את כל הטנזורים ברשימה.
Tensormaperase	מחזירה מפת טנזור עם פריט ממפתח נתון שנמחק.
Tensormaphaskey	מחזיר אם המפתח הנתון קיים במפה.
Tensormapinsert	מחזירה מפה שהיא 'input_handle' עם צמד ערך המפתח הנתון שהוכנס.
Tensormaplookup <u>	מחזיר את הערך ממפתח נתון במפת טנזור.
Tensormapsize	מחזיר את מספר הטנזורים במפת טנזור הקלט.
Tensormapstackkeys <t>	מחזירה ערימת טנזור של כל המפתחות במפת טנזור.
Tensorscatteradd <t>	מוסיף "עדכונים" דלילים למתחם קיים על פי מדדים.
Tensorscattermax <t>	החל עדכון דליל על טנזור שלוקח את המקסימום-אלמנט.
Tensorscattermin <t>
Tensorscattersub <t>	מחסור "עדכונים" דלילים ממתחם קיים על פי מדדים.
Tensorscatterupdate <t>	פיזור 'עדכונים' למתחם קיים לפי 'מדדים'.
Tensorstridedsliceupdate <t>	הקצה 'ערך' להתייחסות הערך L הפרוס של 'קלט'.
ThreadPooldatAset	יוצר מערך נתונים המשתמש בבריכת חוטים מותאמת אישית כדי לחשב 'input_dataset'.
ThreadPoolHandle	יוצר מערך נתונים המשתמש בבריכת חוטים מותאמת אישית כדי לחשב 'input_dataset'.
אריח <T>	בונה טנזור על ידי ריצוף טנזור נתון.
חותמת זמן	מספק את הזמן מאז התקופה בשניות.
טובול	ממיר טנזור לקודם סקלרי.
טופקוניק	מחזיר את הערכים הייחודיים של TOPK במערך בסדר ממוין.
Topkwithunique	מחזיר את ערכי ה- TOPK במערך בסדר ממוין.
Tpuhandletoprotokey	ממיר את ידיות ה- UID של XRT לפורמט קלט ידידותי ל- TensorFlow.
Tridiagonalmatmul <t>	חישוב מוצר עם מטריצה טרידיגונלית.
Tridiagonalsolve <T>	פותר מערכות משוואות טרידיגונליות.
פתיחה <T>	הופך את פעולת האצווה עבור טנזור פלט יחיד.
Unbatchgrad <T>	שיפוע של פתיחה.
ביטול דחיסה	מבטל דחוס אלמנט נתונים דחוס.
Unicodedecode <t מרחיב את מספר>	מפענח כל מחרוזת ב'קלט 'לרצף של נקודות קוד Unicode.
UnicodeEncode	קידוד טנזור של INTs למיתרי Unicode.
מדים Dequantize <U מרחיב את מספר>	בצע dequantization על קלט הטנזור הכמות.
StriendQuantize <u>	בצע כימות על Tensor `קלט '.
StriendQuantizedadd	בצע תוספת כמותית של טנזור כמות 'LHS' וטנזור כמות 'RHS' כדי ליצור 'תפוקה' כמותית.
StriendQuantizedClipByValue <T>	בצע קליפ לפי ערך על Tensor `אופרנד 'הכמות.
StriendQuantizedConvolution <u>	בצע פתרון כמותי של טנזור כמות 'LHS' וטנזור כמות 'RHS'.
StriendQuantizedConvultionHybrid <v מרחיב את מספר>	בצע התפתחות כמותית היברידית של טנזור צף 'LHS' ומטנור כמות 'RHS'.
StriendQuantizedDot <u>	בצע נקודה כמותית של טנזור כמות 'LHS' וטנזור כמות 'RHS' כדי ליצור 'תפוקה' כמותית.
StreadQuantizedDothyBrid <v מרחיב את מספר>	בצע נקודה כמותית היברידית של טנזור צף 'LHS' ומטנזור כמות 'RHS'.
StriendRequantize <u>	בהינתן טנזור כמות 'קלט', דרש אותו עם פרמטרי כימות חדשים.
ייחודי <t, v מרחיב את מספר>	מוצא אלמנטים ייחודיים לאורך ציר של טנזור.
Uniquedataset	יוצר מערך נתונים המכיל את האלמנטים הייחודיים של 'input_dataset'.
Iniiquewithcounts <t, v מרחיב את מספר>	מוצא אלמנטים ייחודיים לאורך ציר של טנזור.
Unrevalindex <t מרחיב את מספר>	ממיר מערך של מדדים שטוחים לתוך מערכי קואורדינטות.
UnsortedSegmentJoin
Unstack <T>	מפרק מימד נתון של טנזור דרגה ל"מספר "דרגה (R-1)" טנסורים.
לא קומתית	OP דומה לטיפול קל משקל.
UnwrapdatasetVariant
עליון <U מרחיב את מספר>	מיישם upper_bound (soinded_search_values, ערכים) לאורך כל שורה.
Varhandleop	יוצר ידית למשאב משתנה.
Varisinitializedop	בודק אם אתחול משתנה מבוסס ידית משאבים.
משתנה <T>	מחזיק במדינה בצורה של טנזור שנמשך על פני הצעדים.
VariaBleshape <t מרחיב את מספר>	מחזיר את צורת המשתנה שהצביע על ידי 'משאב'.
איפה	מחזירה מיקומים של ערכים לא -אזוריים / אמיתיים במתחם.
איפה 3 <T>	בוחר אלמנטים מ- `x` או` y`, תלוי ב'מצב '.
חלון
WorkerheartBeat	דופק לב עובד.
WrapDataSetVariant
SuperawProtosummary	כותב סיכום פרוטו בהמשכים.
Xlaconcatnd <t>	CONCATS טנזור קלט בכל הממדים.
XLARECVFROMHOST <T>	OP לקבלת טנזור מהמארח.
XLARECVTPUEMBEDDINGACTIVATIONS	OP שמקבל הפעלות הטמעה ב- TPU.
XLARECVTPUEMBEDDINGDEDUPLICATIONDATA	מקבל נתוני כפילות (מדדים ומשקולות) מליבת ההטבעה.
Xlasendtpuembeddinggradients	OP שמבצע עדכוני שיפוע של שולחנות הטמעה.
Xlasendtohost	OP שתשלח טנזור למארח.
Xlasplitnd <t>	מפצל טנזור קלט בכל הממדים.
Xlog1py <t>	מחזיר 0 אם x == 0, ו- x * log1p (y) אחרת, ElementWise.
אפס דמוי <T>	מחזיר טנזור של אפסים באותה צורה וסוג זהה ל- x.

מחלקת בסיס ליישומי Op המגובים Operation יחידה.

כל פעולה הרשומה בליבת זרימת Tensor היא פרימיטיבית ומסופקת PrimitiveOp . פעולות בהתאמה אישית העובדות עם פרימיטיב אחד בלבד עשויות גם להפיק משיעור זה.

שיטות ציבוריות

בוליאני סופי	שווה (אובייקט OBJ)
סופית int	hashcode ()
מבצע	OP () מחזיר את `Operation` הבסיסית
מחרוזת סופית	ToString ()

שיטות בירושה

מהכיתה java.lang.object

בוליאני	שווה (אובייקט arg0)
שיעור סופי <?>	getClass ()
int	hashcode ()
חלל סופי	להודיע ()
חלל סופי	הודעה ()
חוּט	ToString ()
חלל סופי	המתן (ארוך arg0, int arg1)
חלל סופי	חכה (ארוך arg0)
חלל סופי	חכה ()

שיטות ציבוריות

שוויון בוליאני סופי ציבורי (אובייקט OBJ)

פרמטרים

obj

סופית ציבורית int hashcode ()

מבצע ציבורי OP ()

מחזיר את Operation הבסיסית

PrimitiveOp

שיטות ציבוריות

שיטות בירושה

שיטות ציבוריות

שוויון בוליאני סופי ציבורי (אובייקט OBJ)

פרמטרים

סופית ציבורית int hashcode ()

מבצע ציבורי OP ()

מחרוזת סופית ציבורית ToString ()