Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

Op

публичный интерфейс ОП

Известные косвенные подклассы

Прервать	Вызовите исключение, чтобы прервать процесс при вызове.
Abs <T расширяет TNumber >	Вычисляет абсолютное значение тензора.
AccumulateN <T расширяет TType >	Возвращает поэлементную сумму списка тензоров.
АккумуляторПрименитьГрадиент	Применяет градиент к данному аккумулятору.
АккумуляторNumAccumulated	Возвращает количество градиентов, агрегированных в данных аккумуляторах.
АккумуляторSetGlobalStep	Обновляет аккумулятор новым значением global_step.
AccumulatorTakeGradient <T расширяет TType >	Извлекает средний градиент в данном ConditionalAccumulator.
Acos <T расширяет TType >	Вычисляет acos x поэлементно.
Акош <T расширяет TType >	Вычисляет обратный гиперболический косинус x поэлементно.
Добавьте <T расширяет TType >	Возвращает x + y поэлементно.
AddManySparseToTensorsMap	Добавьте `N`-мини-пакет `SparseTensor` в `SparseTensorsMap`, верните `N` дескрипторы.
AddN <T расширяет TType >	Добавьте все входные тензоры поэлементно.
АддСпарсетоТенсорсмап	Добавьте SparseTensor к SparseTensorsMap и верните его дескриптор.
AdjustContrast <T расширяет TNumber >	Отрегулируйте контрастность одного или нескольких изображений.
AdjustHue <T расширяет TNumber >	Отрегулируйте оттенок одного или нескольких изображений.
AdjustSaturation <T расширяет TNumber >	Отрегулируйте насыщенность одного или нескольких изображений.
Все	Вычисляет «логическое и» элементов по измерениям тензора.
ВсеКандидатСэмплер	Создает метки для выборки кандидатов с изученным униграммным распределением.
AllReduce <T расширяет TNumber >	Взаимно уменьшает несколько тензоров одинакового типа и формы.
AllToAll <T расширяет TType >	Операция для обмена данными между репликами TPU.
Угол <U расширяет TNumber >	Возвращает аргумент комплексного числа.
АнонимныйИтератор	Контейнер для ресурса итератора.
АнонимныйMemoryCache
АнонимныйMultiDeviceIterator	Контейнер для ресурса итератора с несколькими устройствами.
AnonymousRandomSeedGenerator
АнонимныйSeedGenerator
Любой	Вычисляет «логическое ИЛИ» элементов по измерениям тензора.
ApplyAdaMax <T расширяет TType >	Обновите *var в соответствии с алгоритмом AdaMax.
ApplyAdadelta <T расширяет TType >	Обновите '*var' по схеме adadelta.
ApplyAdagrad <T расширяет TType >	Обновите *var по схеме adagrad.
ApplyAdagradDa <T расширяет TType >	Обновите '*var' по схеме проксимальной адаграды.
ApplyAdagradV2 <T расширяет TType >	Обновите *var по схеме adagrad.
ApplyAdam <T расширяет TType >	Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом Адама.
ApplyAddSign <T расширяет TType >	Обновите «*var» в соответствии с обновлением AddSign.
ApplyCenteredRmsProp <T расширяет TType >	Обновите «*var» в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp.
ApplyFtrl <T расширяет TType >	Обновите '*var' по схеме Ftrl-proximal.
ApplyGradientDescent <T расширяет TType >	Обновите «var», вычитая из него «альфа» «дельта».
ApplyMomentum <T расширяет TType >	Обновите '*var' в соответствии со схемой импульса.
ApplyPowerSign <T расширяет TType >	Обновите «*var» в соответствии с обновлением AddSign.
ApplyProximalAdagrad <T расширяет TType >	Обновите «var» и «accum» в соответствии с FOBOS со скоростью обучения Adagrad.
ApplyProximalGradientDescent <T расширяет TType >	Обновите «*var» как алгоритм FOBOS с фиксированной скоростью обучения.
ApplyRmsProp <T расширяет TType >	Обновите *var в соответствии с алгоритмом RMSProp.
ПриблизительныйРавный	Возвращает истинное значение abs(xy) < допуска поэлементно.
ArgMax <V расширяет TNumber >	Возвращает индекс с наибольшим значением по измерениям тензора.
ArgMin <V расширяет TNumber >	Возвращает индекс с наименьшим значением по измерениям тензора.
АсСтрока	Преобразует каждую запись в заданном тензоре в строки.
Асин <T расширяет TType >	Вычисляет тригнометрический обратный синус x поэлементно.
Асинх <T расширяет TType >	Вычисляет обратный гиперболический синус x поэлементно.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset
УтверждатьЭто	Утверждает, что данное условие истинно.
Назначьте <T расширяет TType >	Обновите ссылку, присвоив ей значение.
AssignAdd <T расширяет TType >	Обновите «ref», добавив к нему «value».
НазначитьДобавитьПеременнуюОп	Добавляет значение к текущему значению переменной.
AssignSub <T расширяет TType >	Обновите «ref», вычитая из него «value».
AssignSubVariableOp	Вычитает значение из текущего значения переменной.
ПрисвоитьПеременнуюОп	Присваивает новое значение переменной.
Атан <T расширяет TType >	Вычисляет тригнометрический обратный тангенс x поэлементно.
Atan2 <T расширяет TNumber >	Вычисляет арктангенс `y/x` поэлементно, учитывая знаки аргументов.
Атан <T расширяет TType >	Вычисляет обратный гиперболический тангенс x поэлементно.
Аудиоспектрограмма	Производит визуализацию аудиоданных с течением времени.
АудиоСводка	Выводит буфер протокола «Сводка» со звуком.
AutoShardDataset	Создает набор данных, который сегментирует входной набор данных.
AvgPool <T расширяет TNumber >	Выполняет усреднение на входе.
AvgPool3d <T расширяет TNumber >	Выполняет 3D-усреднение на входе.
AvgPool3dGrad <T расширяет TNumber >	Вычисляет градиенты средней функции объединения.
AvgPoolGrad <T расширяет TNumber >	Вычисляет градиенты средней функции объединения.
BandPart <T расширяет TType >	Скопируйте тензор, установив все за пределами центральной полосы в каждой самой внутренней матрице в ноль.
BandedTriangularSolve <T расширяет TType >
Барьер	Определяет барьер, который сохраняется при различных исполнениях графа.
БарьерЗакрыть	Закрывает данный барьер.
БарьерНеполныйРазмер	Вычисляет количество неполных элементов в данном барьере.
БарьерВставитьМногие	Для каждого ключа присваивается соответствующее значение указанному компоненту.
БарьерГотовРазмер	Вычисляет количество полных элементов в данном барьере.
БарьерTakeMany	Берет заданное количество завершенных элементов из барьера.
Партия	Недетерминированно группирует все входные тензоры.
BatchCholesky <T расширяет TNumber >
BatchCholeskyGrad <T расширяет TNumber >
Пакетный набор данных	Создает набор данных, который объединяет элементы `batch_size` из `input_dataset`.
ПакетныйFft
ПакетныйFft2d
ПакетныйFft3d
ПакетныйИфт
БатчИффт2д
Пакетныйиффт3d
BatchMatMul <T расширяет TType >	Пакетно умножает срезы двух тензоров.
BatchMatrixBandPart <T расширяет TType >
BatchMatrixDeterminant <T расширяет TType >
BatchMatrixDiag <T расширяет TType >
BatchMatrixDiagPart <T расширяет TType >
BatchMatrixInverse <T расширяет TNumber >
BatchMatrixSetDiag <T расширяет TType >
BatchMatrixSolve <T расширяет TNumber >
BatchMatrixSolveLs <T расширяет TNumber >
BatchMatrixTriangularSolve <T расширяет TNumber >
BatchNormWithGlobalNormalization <T расширяет TType >	Пакетная нормализация.
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T расширяет TType >	Градиенты для пакетной нормализации.
BatchSelfAdjointEig <T расширяет TNumber >
BatchSvd <T расширяет TType >
BatchToSpace <T расширяет TType >	BatchToSpace для 4-D тензоров типа T.
BatchToSpaceNd <T расширяет TType >	BatchToSpace для ND-тензоров типа T.
BesselI0 <T расширяет TNumber >
BesselI0e <T расширяет TNumber >
BesselI1 <T расширяет TNumber >
BesselI1e <T расширяет TNumber >
BesselJ0 <T расширяет TNumber >
BesselJ1 <T расширяет TNumber >
BesselK0 <T расширяет TNumber >
BesselK0e <T расширяет TNumber >
BesselK1 <T расширяет TNumber >
BesselK1e <T расширяет TNumber >
BesselY0 <T расширяет TNumber >
BesselY1 <T расширяет TNumber >
Betainc <T расширяет TNumber >	Вычислить регуляризованный неполный бета-интеграл \\(I_x(a, b)\\).
BiasAdd <T расширяет TType >	Добавляет «предвзятость» к «ценности».
BiasAddGrad <T расширяет TType >	Обратная операция для «BiasAdd» на тензоре «смещения».
Bincount <T расширяет TNumber >	Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив.
Bitcast <U расширяет TType >	Передаёт тензор из одного типа в другой без копирования данных.
ПобитовоеИ <T расширяет TNumber >	Поэлементно вычисляет побитовое И для `x` и `y`.
BitwiseOr <T расширяет TNumber >	Поэлементно вычисляет поразрядное ИЛИ для `x` и `y`.
BitwiseXor <T расширяет TNumber >	Поэлементно вычисляет побитовое исключающее ИЛИ для `x` и `y`.
BlockLSTM <T расширяет TNumber >	Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM для всех временных шагов.
BlockLSTMGrad <T расширяет TNumber >	Вычисляет обратное распространение ячейки LSTM для всей временной последовательности.
BoostedTreesAggregateStats	Агрегирует сводку накопленной статистики для пакета.
УскоренныйДеревьяВедро	Разбивайте каждую функцию по сегментам на основе границ сегмента.
BoostedДеревьяРассчитатьЛучшийФункцияSplit	Вычисляет выигрыш для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для этой функции.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2	Вычисляет выигрыш для каждого объекта и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для каждого узла.
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature	Вычисляет выигрыш для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для этой функции.
BoostedДеревьяСмещение центра	Вычисляет априорное значение на основе обучающих данных (смещение) и заполняет первый узел априорными логитами.
BoostedTreesCreateEnsemble	Создает модель ансамбля дерева и возвращает ее дескриптор.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	Создайте ресурс для потоков квантилей.
BoostedTreesDeserializeEnsemble	Десериализует конфигурацию сериализованного ансамбля деревьев и заменяет текущее дерево. ансамбль.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Создает дескриптор BoostedTreesEnsembleResource.
BoostedTreesExampleDebugOutputs	Результаты отладки/интерпретируемости модели для каждого примера.
BoostedTreesFlushQuantileСводка	Очистите сводные данные квантилей из каждого ресурса потока квантилей.
BoostedTreesGetEnsembleStates	Извлекает токен ресурса ансамбля деревьев, количество деревьев и статистику роста.
BoostedTreesMakeQuantileСводки	Составляет сводку квантилей для партии.
BoostedTreesMakeStatsСводка	Делает сводку накопленной статистики по пакету.
BoostedTreesПрогнозировать	Запускает несколько предикторов ансамбля аддитивной регрессии на входных экземплярах и вычисляет логиты.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries	Добавьте сводные данные квантилей к каждому ресурсу потока квантилей.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	Десериализовать границы сегмента и флаг готовности в текущий QuantileAccumulator.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	Очистите сводные данные для ресурса потока квантилей.
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	Сгенерируйте границы сегмента для каждого объекта на основе накопленных сводок.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Создает дескриптор BoostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesSerializeEnsemble	Сериализует ансамбль дерева в прототип.
BoostedTreesSparseAggregateStats	Агрегирует сводку накопленной статистики для пакета.
BoostedДеревьяРедкийВычислитьЛучшийФункцияSplit	Вычисляет выигрыш для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для этой функции.
BoostedTreesTrainingPredict	Запускает несколько предикторов ансамбля аддитивной регрессии на входных экземплярах и вычисляет обновление кэшированных логитов.
BoostedTreesUpdateEnsemble	Обновляет ансамбль деревьев, добавляя слой к последнему выращенному дереву. или создав новое дерево.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2	Обновляет ансамбль деревьев, добавляя слой к последнему выращенному дереву. или создав новое дерево.
BroadcastDynamicShape <T расширяет TNumber >	Верните форму s0 op s1 с помощью трансляции.
BroadcastGradientArgs <T расширяет TNumber >	Верните индексы сокращения для вычисления градиентов s0 op s1 с широковещательной передачей.
BroadcastHelper <T расширяет TType >	Вспомогательный оператор для проведения трансляций в стиле XLA. Транслирует `lhs` и `rhs` с одинаковым рангом, добавляя измерения размера 1 к любому из `lhs` и `rhs`, имеющему более низкий ранг, используя правила трансляции XLA для бинарных операторов.
BroadcastRecv <T расширяет TType >	Получает широковещательное значение тензора от другого устройства.
BroadcastSend <T расширяет TType >	Передает значение тензора одному или нескольким другим устройствам.
BroadcastTo <T расширяет TType >	Передайте массив для совместимой формы.
Собрать ведра	Распределяет «входные данные» на основе «границ».
BytesProducedStatsDataset	Записывает размер в байтах каждого элемента input_dataset в StatsAggregator.
CSRSparseMatrixComponents <T расширяет TType >	Считывает компоненты CSR по индексу пакета.
CSRSparseMatrixToDense <T расширяет TType >	Преобразуйте (возможно, пакетный) CSRSparseMatrix в плотный.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T расширяет TType >	Преобразует CSRSparesMatrix (возможно, пакетный) в SparseTensor.
CSVНабор данных
CSVDatasetV2
CTCLossV2	Вычисляет потерю CTC (вероятность журнала) для каждой записи пакета.
Набор данных кэша	Создает набор данных, который кэширует элементы из input_dataset.
КэшDatasetV2
Приведение <U расширяет TType >	Приведите x типа SrcT к y типа DstT.
Ceil <T расширяет TNumber >	Возвращает наименьшее поэлементное целое число не меньше x.
CheckNumerics <T расширяет TNumber >	Проверяет тензор на наличие значений NaN, -Inf и +Inf.
Холецкий <T расширяет TType >	Вычисляет разложение Холецкого одной или нескольких квадратных матриц.
ХолескиГрад <T расширяет TNumber >	Вычисляет градиент обратного распространения в обратном режиме алгоритма Холецкого.
Выберите быстрый набор данных
ClipByValue <T расширяет TType >	Обрезает значения тензора до заданного минимума и максимума.
ЗакрытьСводкаПисатель
ClusterOutput <T расширяет TType >	Оператор, который соединяет выходные данные вычисления XLA с другими узлами потребительского графа.
CollectiveGather <T расширяет TNumber >	Взаимно накапливает несколько тензоров одинакового типа и формы.
CollectivePermute <T расширяет TType >	Операция для перестановки тензоров в реплицируемых экземплярах TPU.
КомбинированныйNonMaxSuppression	Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков, Эта операция выполняет non_max_suppression для входных данных каждого пакета во всех классах.
СравнитьИБитпак	Сравните значения `input` и `threshold` и упакуйте полученные биты в `uint8`.
Результат Компиляции	Возвращает результат компиляции TPU.
КомпиляцияУспехАссерт	Утверждает, что компиляция прошла успешно.
Комплекс <U расширяет TType >	Преобразует два действительных числа в комплексное число.
ComplexAbs <U расширяет TNumber >	Вычисляет комплексное абсолютное значение тензора.
СжатьЭлемент	Сжимает элемент набора данных.
ВычислитьСлучайные попадания	Вычисляет идентификаторы должностей в sampled_candidates, соответствующих true_labels.
Вычислить размер пакета	Вычисляет статический размер пакета набора данных без частичных пакетов.
Concat <T расширяет TType >	Объединяет тензоры по одному измерению.
Объединение набора данных	Создает набор данных, который объединяет input_dataset с another_dataset.
Условный аккумулятор	Условный аккумулятор для агрегирования градиентов.
КонфигурераспределенныйТПУ	Устанавливает централизованные структуры для распределенной системы TPU.
НастройкаTPUEmbedding	Настраивает TPUEmbedding в распределенной системе TPU.
Conj <T расширяет TType >	Возвращает комплексно-сопряженное число.
ConjugateTranspose <T расширяет TType >	Перетасуйте размеры x в соответствии с перестановкой и сопрягите результат.
Константа <T расширяет TType >	Оператор, производящий постоянное значение.
ПотреблятьMutexLock	Эта операция использует блокировку, созданную MutexLock.
ControlTrigger	Ничего не делает.
Conv <T расширяет TType >	Обертывает оператор XLA ConvGeneralDilated, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#conv_convolution.
Conv2d <T расширяет TNumber >	Вычисляет двумерную свертку по четырехмерным «входным» и «фильтрующим» тензорам.
Conv2dBackpropFilter <T расширяет TNumber >	Вычисляет градиенты свертки относительно фильтра.
Conv2dBackpropInput <T расширяет TNumber >	Вычисляет градиенты свертки относительно входных данных.
Conv3d <T расширяет TNumber >	Вычисляет трехмерную свертку по пятимерным «входным» и «фильтрующим» тензорам.
Conv3dBackpropFilter <T расширяет TNumber >	Вычисляет градиенты трехмерной свертки относительно фильтра.
Conv3dBackpropInput <U расширяет TNumber >	Вычисляет градиенты трехмерной свертки относительно входных данных.
Копировать <T расширяет TType >	Скопируйте тензор с процессора на процессор или с графического процессора на графический процессор.
CopyHost <T расширяет TType >	Скопируйте тензор на хост.
Cos <T расширяет TType >	Вычисляет cos x поэлементно.
Cosh <T расширяет TType >	Вычисляет гиперболический косинус x поэлементно.
CountUpTo <T расширяет TNumber >	Увеличивает «ref», пока не достигнет «предела».
CreateSummaryDbWriter
CreateSummaryFileWriter
Обрезать и изменить размер	Извлекает обрезки из тензора входного изображения и изменяет их размер.
ОбрезатьИИзменитьРазмерГрадБоксы	Вычисляет градиент операции обрезки_and_resize относительно тензора полей ввода.
CropAndResizeGradImage <T расширяет TNumber >	Вычисляет градиент операции обрезки_and_resize относительно входного тензора изображения.
Крест <T расширяет TNumber >	Вычислите попарное векторное произведение.
CrossReplicaSum <T расширяет TNumber >	Операция для суммирования входных данных по реплицируемым экземплярам TPU.
CtcBeamSearchDecoder <T расширяет TNumber >	Выполняет декодирование поиска луча по логитам, заданным на входе.
CtcGreedyDecoder <T расширяет TNumber >	Выполняет жадное декодирование логитов, заданных во входных данных.
CtcLoss <T расширяет TNumber >	Вычисляет потерю CTC (вероятность журнала) для каждой записи пакета.
CudnnRNN <T расширяет TNumber >	RNN, поддерживаемый cuDNN.
CudnnRNNBackprop <T расширяет TNumber >	Обратный шаг CudnnRNNV3.
CudnnRNNCanonicalToParams <T расширяет TNumber >	Преобразует параметры CudnnRNN из канонической формы в пригодную для использования форму.
CudnnRNNParamsToCanonical <T расширяет TNumber >	Извлекает параметры CudnnRNN в канонической форме.
CudnnRnnParamsSize <U расширяет TNumber >	Вычисляет размер весов, которые могут использоваться моделью Cudnn RNN.
Cumprod <T расширяет TType >	Вычислите совокупное произведение тензора x вдоль оси.
Cumsum <T расширяет TType >	Вычислите совокупную сумму тензора x вдоль оси.
CumulativeLogsumexp <T расширяет TNumber >	Вычислите совокупное произведение тензора x вдоль оси.
DataFormatDimMap <T расширяет TNumber >	Возвращает индекс измерения в целевом формате данных, указанном в формат исходных данных.
DataFormatVecPermute <T расширяет TNumber >	Измените входной тензор с `src_format` на `dst_format`.
DataServiceDataset
Набор данныхКардинальность	Возвращает мощность `input_dataset`.
Набор данных из графика	Создает набор данных из заданного `graph_def`.
DatasetToGraph	Возвращает сериализованный GraphDef, представляющий `input_dataset`.
DatasetToSingleElement	Выводит один элемент из заданного набора данных.
DatasetToTFRecord	Записывает заданный набор данных в заданный файл, используя формат TFRecord.
DatasetToTfRecord	Записывает заданный набор данных в заданный файл, используя формат TFRecord.
Dawsn <T расширяет TNumber >
DebugGradientIdentity <T расширяет TType >	Identity op для отладки градиента.
DebugGradientRefIdentity <T расширяет TType >	Identity op для отладки градиента.
DebugIdentity <T расширяет TType >	Отладка Identity V2 Op.
DebugNanCount	Отладка счетчика значений NaN, операция.
DebugNumericsSummary <U расширяет TNumber >	Числовая сводка отладки V2 Op.
ДекодированиеИОбрезкаJpeg	Декодируйте и обрезайте изображение в кодировке JPEG до тензора uint8.
ДекодированиеBase64	Декодирование веб-безопасных строк в кодировке Base64.
ДекодированиеBmp	Декодируйте первый кадр изображения в формате BMP в тензор uint8.
ДекодированиеСжатый	Распаковать строки.
ДекодированиеCsv	Преобразуйте записи CSV в тензоры.
ДекодироватьGif	Декодируйте кадр(ы) изображения в формате GIF в тензор uint8.
DecodeImage <T расширяет TNumber >	Функция для decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg и decode_png.
ДекодированиеJpeg	Декодируйте изображение в формате JPEG в тензор uint8.
ДекодированиеJsonПример	Преобразование записей примеров в формате JSON в строки буфера двоичного протокола.
DecodePaddedRaw <T расширяет TNumber >	Переинтерпретируйте байты строки как вектор чисел.
DecodePng <T расширяет TNumber >	Декодируйте изображение в формате PNG в тензор uint8 или uint16.
ДекодированиеПрото	Операция извлекает поля из сериализованного сообщения буфера протокола в тензоры.
DecodeRaw <T расширяет TType >	Переинтерпретируйте байты строки как вектор чисел.
ДекодированиеWav	Декодируйте 16-битный файл PCM WAV в тензор с плавающей запятой.
DeepCopy <T расширяет TType >	Делает копию `x`.
Удалитьитератор	Контейнер для ресурса итератора.
УдалитьMemoryCache
Удалитьмултидевицеитератор	Контейнер для ресурса итератора.
УдалитьRandomSeedGenerator
Удалитьсеедгенератор
Удалитьсессионтензор	Удалите тензор, указанный его дескриптором в сеансе.
DenseBincount <U расширяет TNumber >	Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив.
DenseCountSparseOutput <U расширяет TNumber >	Выполняет подсчет интервалов разреженного вывода для входа tf.tensor.
ПлотнаяToCSRSparseMatrix	Преобразует плотный тензор в CSRSparseMatrix (возможно, пакетный).
DenseToDenseSetOperation <T расширяет TType >	Применяет операцию набора вдоль последнего измерения двух входов «Тензор».
DenseToSparseBatchDataset	Создает набор данных, который объединяет входные элементы в SparseTensor.
DenseToSparseSetOperation <T расширяет TType >	Применяет операцию множества вдоль последнего измерения Tensor и SparseTensor.
DepthToSpace <T расширяет TType >	DepthToSpace для тензоров типа T.
DepthwiseConv2dNative <T расширяет TNumber >	Вычисляет двумерную глубинную свертку с учетом четырехмерных «входных» и «фильтрующих» тензоров.
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T расширяет TNumber >	Вычисляет градиенты глубинной свертки относительно фильтра.
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T расширяет TNumber >	Вычисляет градиенты глубинной свертки относительно входных данных.
Деквантовать	Берет упакованный ввод uint32 и распаковывает его в uint8, чтобы сделать Деквантование на устройстве.
Десериализоватьитератор	Преобразует данный вариантный тензор в итератор и сохраняет его в данном ресурсе.
DeserializeManySparse <T расширяет TType >	Десериализовать и объединить SparseTensors из сериализованного мини-пакета.
DeserializeSparse <U расширяет TType >	Десериализовать объекты SparseTensor.
УничтожитьРесурсОп	Удаляет ресурс, указанный дескриптором.
DestroyTemporaryVariable <T расширяет TType >	Уничтожает временную переменную и возвращает ее окончательное значение.
Det <T расширяет TType >	Вычисляет определитель одной или нескольких квадратных матриц.
Индекс устройства	Возвращает индекс устройства, на котором работает операция.
Дигамма <T расширяет TNumber >	Вычисляет Psi, производную Lgamma (логарифм абсолютного значения `Gamma(x)`), поэлементно.
Dilation2d <T расширяет TNumber >	Вычисляет расширение шкалы серого четырехмерных «входных» и трехмерных «фильтрующих» тензоров.
Dilation2dBackpropFilter <T расширяет TNumber >	Вычисляет градиент морфологического двумерного расширения относительно фильтра.
Dilation2dBackpropInput <T расширяет TNumber >	Вычисляет градиент морфологического двумерного расширения относительно входных данных.
НаправленныйИнтерлеавеDataset	Заменитель InterleaveDataset в фиксированном списке из N наборов данных.
Div <T расширяет TType >	Возвращает x/y поэлементно.
DivNoNan <T расширяет TType >	Возвращает 0, если знаменатель равен нулю.
Точка <T расширяет TType >	Обертывает оператор XLA DotGeneral, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#dotgeneral.
DrawBoundingBoxes <T расширяет TNumber >	Нарисуйте ограничивающие рамки на пакете изображений.
DummyIterationCounter
ПустышкаMemoryCache
DummySeedГенератор
DynamicPartition <T расширяет TType >	Разделяет `данные` на тензоры `num_partitions`, используя индексы из `partitions`.
DynamicSlice <T расширяет TType >	Обертывает оператор XLA DynamicSlice, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#dynamicslice.
DynamicStitch <T расширяет TType >	Чередуйте значения из тензоров данных в один тензор.
DynamicUpdateSlice <T расширяет TType >	Обертывает оператор XLA DynamicUpdateSlice, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice.
EditDistance	Вычисляет (возможно, нормализованное) расстояние редактирования Левенштейна.
Eig <U расширяет TType >	Вычисляет собственное разложение одной или нескольких квадратных матриц.
Einsum <T расширяет TType >	Операция, поддерживающая базовую операцию einsum с 2 входами и 1 выходом.
Элу <T расширяет TNumber >	Вычисляет экспоненциально-линейный результат: `exp(features) - 1`, если < 0, `features` в противном случае.
ЭлуГрад <T расширяет TNumber >	Вычисляет градиенты для экспоненциальной линейной операции (Elu).
Встраивание Активаций	Операция, позволяющая дифференцировать встраивания TPU.
Пустой <T расширяет TType >	Создает тензор заданной формы.
ПустойTensorList	Создает и возвращает пустой тензорный список.
ПустойTensorMap	Создает и возвращает пустую тензорную карту.
КодироватьBase64	Кодируйте строки в безопасный для Интернета формат base64.
КодироватьJpeg	JPEG-кодирование изображения.
КодироватьJpegVariableQuality	Входное изображение кодируется в формате JPEG с гарантированным качеством сжатия.
КодироватьPng	PNG-кодирование изображения.
КодироватьПрото	Операция сериализует сообщения protobuf, представленные во входных тензорах.
КодироватьWav	Кодируйте аудиоданные в формате WAV.
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch	Операция, которая ставит список входных пакетных тензоров в очередь в TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	Упрощает перенос кода, использующего tf.nn.embedding_lookup().
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch	Операция, которая ставит в очередь входные индексы TPUEmbedding из SparseTensor.
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch	Упрощает перенос кода, использующего tf.nn.embedding_lookup_sparse().
ОбеспечитьShape <T расширяет TType >	Гарантирует, что форма тензора соответствует ожидаемой форме.
Введите <T расширяет TType >	Создает или находит дочерний фрейм и делает доступными для него `данные`.
Равный	Возвращает истинное значение (x == y) поэлементно.
Erf <T расширяет TNumber >	Вычисляет функцию ошибки Гаусса для `x` поэлементно.
Erfc <T расширяет TNumber >	Вычисляет дополнительную функцию ошибок `x` поэлементно.
EuclideanNorm <T расширяет TType >	Вычисляет евклидову норму элементов по измерениям тензора.
Выполнять	Операция, которая загружает и выполняет программу TPU на устройстве TPU.
ВыполнитеИОбновитьПеременные	Операция, выполняющая программу с дополнительными обновлениями переменных на месте.
Выход <T расширяет TType >	Выход из текущего кадра в родительский кадр.
Exp <T расширяет TType >	Вычисляет экспоненту от x поэлементно.
ExpandDims <T расширяет TType >	Вставляет размерность 1 в форму тензора.
Exint <T расширяет TNumber >
Expm1 <T расширяет TType >	Вычисляет `exp(x) - 1` поэлементно.
ИзвлечьПроблеск	Извлекает проблеск из входного тензора.
ExtractImagePatches <T расширяет TType >	Извлеките «патчи» из «изображений» и поместите их в выходное измерение «глубина».
ExtractJpegShape <T расширяет TNumber >	Извлеките информацию о форме изображения в формате JPEG.
ExtractVolumePatches <T расширяет TNumber >	Извлеките «патчи» из «входа» и поместите их в выходное измерение «глубина».
Факт	Выведите факт о факториалах.
FakeQuantWithMinMaxArgs	Поддельное квантование тензора «входов», введите float в тензор «выходов» того же типа.
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	Вычисление градиентов для операции FakeQuantWithMinMaxArgs.
FakeQuantWithMinMaxVars	Фальшивое квантование тензора «входов» типа float с помощью глобальных скаляров с плавающей запятой. Поддельное квантование тензора «входов» типа float с помощью глобальных скаляров с плавающей запятой «min» и «max» до тензора «выходов» той же формы, что и «входы».
FakeQuantWithMinMaxVarsGradient	Вычисление градиентов для операции FakeQuantWithMinMaxVars.
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	Фальшивое квантование тензора «входов» типа float с помощью поканальных чисел с плавающей запятой. Поддельное квантование тензора `inputs` типа float для каждого канала и одной из форм: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` через поканальные числа с плавающей запятой ` min` и `max` формы `[d]` в тензор `выходов` той же формы, что и `входы`.
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient	Вычисление градиентов для операции FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel.
Fft <T расширяет TType >	Быстрое преобразование Фурье.
Fft2d <T расширяет TType >	2D быстрое преобразование Фурье.
Fft3d <T расширяет TType >	Быстрое 3D-преобразование Фурье.
ФифоОчередь	Очередь, которая создает элементы в порядке «первым пришел — первым обслужен».
Заполните <U расширяет TType >	Создает тензор, заполненный скалярным значением.
Фильтроватьполасткомпонентдатасет	Создает набор данных, содержащий элементы первого компонента `input_dataset`, имеющие true в последнем компоненте.
Отпечаток пальца	Генерирует значения отпечатков пальцев.
Фиксированная длинарекорддатасет
ФиксированнаяДлинаRecordReader	Reader, который выводит из файла записи фиксированной длины.
ИсправленоUnigramCandidateSampler	Создает метки для выборки кандидатов с изученным униграммным распределением.
Этаж <T расширяет TNumber >	Возвращает наибольшее поэлементное целое число, не превышающее x.
FloorDiv <T расширяет TType >	Возвращает x // y поэлементно.
FloorMod <T расширяет TNumber >	Возвращает поэлементный остаток от деления.
FlushСводкаПисатель
FractionalAvgPool <T расширяет TNumber >	Выполняет дробное среднее объединение входных данных.
FractionalAvgPoolGrad <T расширяет TNumber >	Вычисляет градиент функции FractionalAvgPool.
FractionalMaxPool <T расширяет TNumber >	Выполняет дробное максимальное объединение входных данных.
FractionalMaxPoolGrad <T расширяет TNumber >	Вычисляет градиент функции FractionalMaxPool.
FresnelCos <T расширяет TNumber >
FresnelSin <T расширяет TNumber >
FusedBatchNorm <T расширяет TNumber , U расширяет TNumber >	Пакетная нормализация.
FusedBatchNormGrad <T расширяет TNumber , U расширяет TNumber >	Градиент для пакетной нормализации.
FusedPadConv2d <T расширяет TNumber >	Выполняет заполнение в качестве предварительной обработки во время свертки.
FusedResizeAndPadConv2d <T расширяет TNumber >	Выполняет изменение размера и заполнение в качестве предварительной обработки во время свертки.
GRUBlockCell <T расширяет TNumber >	Вычисляет прямое распространение ячейки GRU за 1 временной шаг.
GRUBlockCellGrad <T расширяет TNumber >	Вычисляет обратное распространение ячейки GRU за 1 временной шаг.
Соберите <T расширяет TType >	Обертывает оператор XLA Gather, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather
GatherNd <T расширяет TType >	Соберите фрагменты из «параметров» в тензор с формой, заданной «индексами».
GatherV2 <T расширяет TNumber >	Взаимно накапливает несколько тензоров одинакового типа и формы.
Создать предложения BoundingBox	Эта операция создает область интересов из заданных ограничивающих рамок (bbox_deltas), закодированных относительно привязок в соответствии с уравнением 2 в arXiv: 1506.01497. Оператор выбирает верхние поля оценки `pre_nms_topn`, декодирует их относительно привязок, применяет немаксимальное подавление к перекрывающимся полям со значением пересечения через объединение (iou) выше `nms_threshold`, отбрасывая поля, где короткая сторона меньше ` min_size`.
GenerateVocabRemapping	Учитывая путь к новым и старым файлам словаря, возвращает тензор переназначения длина `num_new_vocab`, где `remapping[i]` содержит номер строки в старом словаре, который соответствует строке `i` в новом словаре (начиная со строки `new_vocab_offset` и до объектов `num_new_vocab`), или `- 1`, если записи `i` в новом словаре нет в старом словаре.
GetSessionHandle	Сохраните входной тензор в состоянии текущего сеанса.
GetSessionTensor <T расширяет TType >	Получите значение тензора, заданное его дескриптором.
Большой	Возвращает истинное значение (x > y) поэлементно.
БольшеРавно	Возвращает истинное значение (x >= y) поэлементно.
GuaranteeConst <T расширяет TType >	Дает гарантии среде выполнения TF, что входной тензор является константой.
Хэш-таблица	Создает неинициализированную хеш-таблицу.
HistogramFixedWidth <U расширяет TNumber >	Возврат гистограммы значений.
ГистограммаСводка	Выводит буфер протокола «Сводка» с гистограммой.
HsvToRgb <T расширяет TNumber >	Преобразуйте одно или несколько изображений из HSV в RGB.
Идентичность <T расширяет TType >	Возвращает тензор с той же формой и содержимым, что и входной тензор или значение.
ИдентичностьN	Возвращает список тензоров с той же формой и содержимым, что и входные данные. тензоры.
IdentityReader	Reader, который выводит поставленную в очередь работу как ключ и значение.
Ifft <T расширяет TType >	Обратное быстрое преобразование Фурье.
Ifft2d <T расширяет TType >	Обратное двумерное быстрое преобразование Фурье.
Ifft3d <T расширяет TType >	Обратное трехмерное быстрое преобразование Фурье.
Игамма <T расширяет TNumber >	Вычислите нижнюю регуляризованную неполную гамма-функцию `P(a, x)`.
IgammaGradA <T расширяет TNumber >	Вычисляет градиент `igamma (a, x)` wrt `a`.
Igammac <t расширяет tnumber >	Вычислить верхнюю регуляризованную неполную гамма -функцию `Q (a, x)`.
Игнорировать ирорсдатасет	Создает набор данных, который содержит элементы `input_dataset`, игнорирующие ошибки.
Imag <u расширяет tnumber >	Возвращает воображаемую часть сложного числа.
ImageProjectivEtransformv2 <T Extens Tnumber >	Применяет заданное преобразование к каждому из изображений.
ImageProjectivEtransformv3 <T Extens Tnumber >	Применяет заданное преобразование к каждому из изображений.
Imagesummary	Выводит буфер протокола «Сводка» с изображениями.
ImmutableConst <T Extens Ttype >	Возвращает неизменную тензор из области памяти.
Импорт
Intopk	Говорит, находятся ли цели в верхних `k` предсказаниях.
Infeeddequeue <t расширяет ttype >	Заполнитель OP для значения, которое будет подано в вычисление.
Infeeddequeuetuple	Получает несколько значений из inpeed в качестве кортежа XLA.
Infeedenqueue	ОП, который подает одно тензорное значение в вычисление.
Infeedenqueueprelinearizedbuffer	ОП, который предварительно предварительно энтузировал буфер в TPU.
Infeedqueuetuple	Поправляет несколько тензоров в вычисление как кортеж XLA.
Инициализировать
Инициализируемый	Таблица инициализатор, который занимает два тензора для ключей и значений соответственно.
Инициализируемый отдатасет
Инициализируемый fromTextFile	Инициализирует таблицу из текстового файла.
Inplaceadd <t расширяет ttype >	Добавляет V в указанные ряды x.
Inplacesub <t Extens ttype >	Вычитает `v` в указанные ряды` x`.
InplaceUpdate <T Extens Ttype >	Обновления указали строки «i» с значениями 'v'.
Inv <T Extens Ttype >	Вычисляет обратное из одного или нескольких квадратных инвертируемых матриц или их прилеганий (конъюгатные транспони).
Invgrad <T Extens Ttype >	Вычисляет градиент для обратного `x` wrt его вход.
Invert <T Extens Tnumber >	Инвертировать (FLIP) каждый бит поддерживаемых типов; Например, введите значение `uint8` 01010101 становится 10101010.
InvertPermutation <T расширяет Tnumber >	Вычисляет обратную перестановку тензора.
Irfft <u расширяет tnumber >	Обратное реальное преобразование Фурье.
Irfft2d <u расширяет tnumber >	Обратно 2D реальное быстрое преобразование Фурье.
Irfft3d <u расширяет tnumber >	Обратное 3D реальное преобразование Фурье.
IsboostedTreesEsembleinitialized	Проверяет, был ли инициализирован ансамбль дерева.
Isboostedtreesquantilestreamresourceinitialized	Проверяет, был ли квантильный поток инициализирован.
Isfinite	Возвращает, какие элементы x являются конечными.
ISINF	Возвращает, какие элементы X являются инф.
Иснан	Возвращает, какие элементы x являются NAN.
IsvariableInitialized	Проверяет, был ли тензор инициализирован.
Isotonicregression <u расширяет tnumber >	Решает партию проблем изотонической регрессии.
Итератор
Итератор от постройки
Iteratorgetdevice	Возвращает имя устройства, на котором был размещен «ресурс».
Iteratorgetnext	Получает следующий вывод от данного итератора.
Iteratorgetnextasoptional	Получает следующий выход из данного итератора в качестве дополнительного варианта.
Iteratorgetnextsync	Получает следующий вывод от данного итератора.
IeratorToStringHandle	Преобразует заданный `resource_handle`, представляющий итератор в строку.
Присоединиться	Соединяет струны в данном списке строковых тензоров в один тензор; с данным сепаратором (по умолчанию пустой сепаратор).
KMC2CHAININITAICE	Возвращает индекс точки данных, которая должна быть добавлена в набор семян.
KeyValueSort <T Extens Tnumber , u расширяет ttype >	Окупает оператор сортировки XLA, задокументированный на https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort.
Kmeansplusplusinitialization	Выбирает строки num_to_sample ввода, используя критерий Kmeans ++.
Kthorderstatistic	Вычисляет статистику порядка KTH о наборе данных.
L2loss <t расширяет tnumber >	L2 потеря.
Lmdbdataset	Создает набор данных, который издает пары клавиш в одном или нескольких файлах LMDB.
Lstmblockcell <t расширяет tnumber >	Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM для 1 временного шага.
Lstmblockcellgradr <t Extens tnumber >	Вычисляет ячейку LSTM назад для 1 времени.
LatencyStatsDataset	Записывает задержку создания элементов input_dataset` в статизаггрегаторе.
Chene -inemyrelu < t Extens>	Вычисляет выпрямленный линейный: `max (функции, функции * альфа)`.
Cheaclegrelugrad <t расширяет tnumber >	Вычисляет выпрямленные линейные градиенты для операции Leakyreelu.
Учился UnigramCandidatesAmpler	Генерирует метки для отбора проб кандидата с научным распределением Unigram.
Лефтшифт <t расширяет tnumber >	ElementWise вычисляет кусочек левого сдвига `x` и` y`.
Меньше	Возвращает истинную ценность (x <y) по элементу.
Снижение	Возвращает значение истины (x <= y) по элементу.
Lgamma <t расширяет tnumber >	Вычисляет журнал абсолютного значения `gamma (x)` element.
Linspace <T расширяет tnumber >	Генерирует значения в интервале.
Lmdbdataset
Lmdbreader	Читатель, который выводит записи из файла LMDB.
LoadandRemapMatrix	Загружает 2-D (Matrix) `tensor` с именем` old_tensor_name` с контрольной точки в `CKPT_PATH` и потенциально переказывает его ряды и столбцы, используя указанные ремонты.
LoadtPuembeddingAdamparameters	Загрузите параметры встраивания ADAM.
LoadtPuembeddingAdamparametersgradaccumdebug	Загрузите параметры встраивания ADAM с поддержкой отладки.
LoadtPuembeddingAdadeltAparameters	Загрузка параметров ададельта.
LoadtPuembeddingAdadeltAparametersGradaccumDebug	Загрузите параметры Adadelta с поддержкой отладки.
LoadtPuembeddingAdagradParameters	Загрузите параметры встраивания Adagrad.
LoadtPuembeddingAdagradParametersGradaccumdebug	Загрузите параметры встраивания Adagrad с поддержкой отладки.
LoadtPuembeddingEderedRmsPropParameters	Нагрузка центрированного RMSPROP Параметры встраивания.
LoadtPuembeddingFtrlParameters	Загрузка FTRL встроена параметры.
LoadtPueMbeddingFtrlParameterSgradaccumdebug	Загрузить FTRL встроить параметры с поддержкой отладки.
LoadtPuembeddingMdladagradlightParameters	Загрузите MDL Adagrad Light Parameters.
LoadtPuembeddingMomentumparameters	Нагрузка импульса встроена параметры.
LoadtPuembeddingMomentumparametersGradaccumDebug	Загрузка импульса встроена параметры с поддержкой отладки.
LoadtPuembeddingProximalAgradagramparameters	Загрузите проксимальные параметры встраивания Адаграда.
LoadtPuembeddingProximalAgradarAmetersgradaccumdebug	Загрузите Proximal Adagrad встраивать параметры с поддержкой отладки.
LoadtPuembeddingProximalyogiparameters
LoadtPuembeddingProximalyogiparametersgradaccumdebug
LoadtPuembeddingRmsPropParameters	Загрузка RMSPROP Встроения параметров.
LoadtPuembeddingRmsPropParametersGradaccumDebug	Загрузка RMSPROP встроена параметры с поддержкой отладки.
LoadtPuembeddingStochasticGradientDescentParameters	Загрузить параметры встраивания SGD.
LoadtPuembeddingStoChasticGradientDescentParameterSgradaccumdebug	Загрузить параметры встраивания SGD.
Локальная перестройка <T расширяет tnumber >	Локальная нормализация ответа.
LocalResponsEnormalizationGradGr <T Extens Tnumber >	Градиенты для локальной нормализации ответа.
Log <T Extens ttype >	Вычисляет естественный логарифм X элементов.
Log1p <t Extends ttype >	Вычисляет естественный логарифм (1 + x).
Logmatrixdeterminant <t Extends ttype >	Вычисляет знак и журнал абсолютного значения определяющих факторов одна или несколько квадратных матриц.
Logsoftmax <t расширяет tnumber >	Вычисляет активации журнала SoftMax.
LogUniformCandidatesAmpler	Генерирует метки для отбора проб кандидата с логарифмическим распределением.
Логикально и	Возвращает истинную ценность x и y элементами.
Логично	Возвращает истинную ценность `не X
Логичный	Возвращает истинную ценность x или y элементами.
SUREPupableExport <T Extens Ttype , U Extends ttype >	Выводит все ключи и значения в таблице.
SUREPupableFind <u расширяет ttype >	Взгляните клавиши в таблице, выводит соответствующие значения.
Поиск	Заменяет содержимое таблицы указанными клавишами и значениями.
SOUREPUTABLEINSERT	Обновляет таблицу, чтобы связать ключи со значениями.
LookuptableRemove	Удаляет ключи и связанные с ним значения из таблицы.
SUREPUTEBLIZE	Вычисляет количество элементов в данной таблице.
Loopcond	Перестает вход в выход.
Ниже	Преобразует все символы в верхнем регистре в их соответствующие замены нижних регистра.
Lowerbound <u расширяет tnumber >	Применяется lower_bound (sorted_search_values, значения) вдоль каждой строки.
Lu <t расширяет ttype , u расширяет tnumber >	Вычисляет декомпозицию LU одного или нескольких квадратных матриц.
Makeiterator	Делает новый итератор из данного набора данных и хранит его в «итераторе».
Макияж	Сделайте все элементы в нечеловеческом измерении уникальным, но \ "close \" их первоначальное значение.
MapClear	OP удаляет все элементы в базовом контейнере.
MapincOpletEsize	OP возвращает количество неполных элементов в базовом контейнере.
Маппек	OP заглядывает в значения на указанном ключе.
Карт	OP возвращает количество элементов в базовом контейнере.
Карта	Стадия (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как хэштата.
Mapunstage	OP удаляет и возвращает значения, связанные с ключом из базового контейнера.
Mapunstagenokey	OP удаляет и возвращает случайный (ключ, значение) из базового контейнера.
Matmul <T расширяет ttype >	Умножьте матрицу "A" на матрицу "B".
Соответствующие файлы	Возвращает набор файлов, соответствующих одному или нескольким шаблонам глобуса.
MatchingFilesdataset
Matrixdiag <t Extens ttype >	Возвращает пакетный диагональный тензор с данными пакетными диагональными значениями.
Matrixdiagpart <t Extends ttype >	Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора.
Matrixdiagpartv3 <t расширяет ttype >	Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора.
Matrixdiagv3 <t Extends ttype >	Возвращает пакетный диагональный тензор с данными пакетными диагональными значениями.
Matrixlogarithm <t Extends ttype >	Вычисляет матрицу логарифм одной или нескольких квадратных матриц: \\(log(exp(A)) = A\\) Этот OP определяется только для сложных матриц.
MatrixSetDiag <T Extens Ttype >	Возвращает пакетный тензор матрицы с новыми пакетными диагональными значениями.
MatrixSolvels <T Extens Ttype >	Решает одну или несколько линейных проблем с наименьшими квадратами.
Max <t Extens ttype >	Вычисляет максимум элементов по размерам тензора.
Maxintraopparallelismdataset	Создает набор данных, который переопределяет максимальный внутриоперационный параллелизм.
Maxpool <t расширяет ttype >	Выполняет максимальное объединение на входе.
Maxpool3d <t расширяет tnumber >	Выполняет 3D Max Pooling на входе.
MAXPOOL3DGRAD <U Extens Tnumber >	Вычисляет градиенты 3D MAX MAX FUNCTION.
Maxpool3dgradgradgr <t Extens tnumber >	Вычисляет градиенты второго порядка функции максимума.
Maxpoolgradr <t расширяет tnumber >	Вычисляет градиенты функции максимума.
Maxpoolgradgradgrad <t расширяет tnumber >	Вычисляет градиенты второго порядка функции максимума.
Maxpoolgradgradwithargmax <t расширяет tnumber >	Вычисляет градиенты второго порядка функции максимума.
Maxpoolgradwithargmax <t расширяет tnumber >	Вычисляет градиенты функции максимума.
Maxpoolwithargmax <t Extens Tnumber , u расширяет tnumber >	Выполняет максимальное объединение на входе и выводит как максимальные значения, так и индексы.
Максимум <t расширяет tnumber >	Возвращает макс x и y (т.е.
Среднее <t расширяет ttype >	Вычисляет среднее значение элементов по размерам тензора.
Merge <T Extens Ttype >	Пытает значение доступного тензора от `inputs` до` output '.
Слияние	Сочетает резюме.
MERGEV2CHECKPOINTS	V2 Формат Специфический: объединяет файлы метаданных на контрольно -пропускных пунктах Sharded.
MFCC	Преобразует спектрограмму в форму, которая полезна для распознавания речи.
Min <t расширяет ttype >	Вычисляет минимум элементов по размерам тензора.
Минимальный <t расширяет tnumber >	Возвращает мин X и Y (т.е.
Mirrorpad <t Extens ttype >	Подушки тензора с зеркальными значениями.
Mirrorpadgradgr <t Extens ttype >	Градиент OP для `mirrorpad` op.
Mlirpassthroughop	Обнаружает произвольное вычисление MLIR, выраженное как модуль с функцией Main ().
MOD <T Extens Tnumber >	Возвращает элементные остатки дивизии.
ModelDataset	Преобразование идентификации, которая моделирует производительность.
Mul <T Extens ttype >	Возвращает x * y элемент по элементу.
Mulnonan <T расширяет ttype >	Возвращает x * y элемент по элементу.
Multideviceiterator	Создает ресурс MultiDeviceiterator.
MultideviceiteratorfromStringHandle	Генерирует ресурс MultiDeviceiterator из его предоставленной строки.
MultideviceiteratorgetNextFromShard	Получает следующий элемент для предоставленного номера осколков.
MultiDeviceiteratorInit	Инициализирует итератор с несколькими устройствами с данным набором данных.
MultideviceiteratorStringHandle	Создает рукоятку для данного Multideviceiterator.
Multinomial <u расширяет tnumber >	Рисует образцы из многономиального распределения.
Mutabledensehashtable	Создает пустую хэш -таблицу, которая использует тензоры в качестве магазина поддержки.
MintableHashtable	Создает пустой хэш -таблицу.
Mitablehashtableoftensors	Создает пустой хэш -таблицу.
Мутекс	Создает ресурс Mutex, который может быть заблокирован `mutexlock '.
Мутекслок	Заблокирует ресурс Mutex.
Ncclallreduce <t расширяет tnumber >	Выводит тензор, содержащий сокращение всех входных тензоров.
Ncclbroadcast <t расширяет tnumber >	Отправляет `input` на все устройства, которые подключены к выходу.
Ncclreduce <t расширяет tnumber >	Снижает `input` от` num_devices` с использованием `redcution` до одного устройства.
Ndtri <t расширяет tnumber >
Ближайшие ноги	Выбирает K ближайшие центры для каждой точки.
Neg <t расширяет ttype >	Вычисляет численное отрицательное значение по элементу.
Негайн	Обучение с помощью отрицательной выборки.
NextAfter <T расширяет tnumber >	Возвращает следующее представительное значение `x1` в направлении` x2`, элементный.
Nextiteration <T расширяет ttype >	Делает его вход доступным для следующей итерации.
Новая	Ничего не делает.
Nondeterministicints <U Extens Ttype >	Несотегинично генерирует некоторые целые числа.
Несоответствие	Жадно выбирает подмножество ограничивающих ящиков в порядке убывания, Обрезка ящиков с высоким перекрестком-сопряжение (IOU) перекрывается с ранее выбранными коробками.
Несоответствующее	Жадно выбирает подмножество ограничивающих ящиков в порядке убывания, Обрезка ящиков, которые имеют высокие перекрытия с ранее выбранными коробками.
Nonserializedataset
Примечание	Возвращает истинную ценность (x! = Y) элементом.
NtheLement <T расширяет tnumber >	Находит значения статистики `n`-й порядка для последнего измерения.
OneHot <u расширяет ttype >	Возвращает одножелачный тензор.
Производит ttype >	Оператор, создающий постоянный инициализирован с той формой, заданной «DIMS».
Одеждаемые <T расширяет ttype >	Возвращает тензор из тех с той же формой и типом, что и x.
Операнд <T Extens Ttype >	Интерфейс реализован операциями операции TensorFlow.
Оптимизированный	Создает набор данных, применяя оптимизации к `input_dataset`.
Оптимизированная nataSetv2	Создает набор данных, применяя связанные оптимизации к `input_dataset`.
Опционера	Создает необязательный вариант из кортежа тензоров.
Опционел	Возвращает значение, хранящееся в необязательном варианте, или вызывает ошибку, если ее нет.
Опционел	Возвращает true, если и только тогда, когда данный необязательный вариант имеет значение.
Опционел	Создает необязательный вариант без значения.
Заказанный маплер	OP удаляет все элементы в базовом контейнере.
Заказан, что	OP возвращает количество неполных элементов в базовом контейнере.
Заказан	OP заглядывает в значения на указанном ключе.
Заказано	OP возвращает количество элементов в базовом контейнере.
Заказано	Этап (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как упорядоченный Ассоциативный контейнер.
Заказано	OP удаляет и возвращает значения, связанные с ключом из базового контейнера.
Заказалмапунстагеноки	OP удаляет и возвращает элемент (ключ, значение) с наименьшим Ключ из базового контейнера.
Ordinalselector	TPU CORE SELECTER OP.
OutfeedDequeue <T Extens Ttype >	Получает один тензор из вычислений.
Outfeeddequeuetuple	Получить несколько значений из вычислений.
Outfeeddequeuetuplev2	Получить несколько значений из вычислений.
Outfeeddequeuev2 <t Extens ttype >	Получает один тензор из вычислений.
Outfeedenqueue	Включите тензор на вычислении.
OutfeedenqueUtuple	Enqueue множественные тенисорные значения в вычислении.
Вывод <T Extens Ttype >	Символическая ручка к тензору, произведению `Operation` .
Pad <T Extens Ttype >	Окупает оператор xla Pad, задокументированный на https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad.
PaddedBatchDataset	Создает набор данных, который партии и прокладки `batch_size` elements с ввода.
Paddingfifoqueue	Очередь, которая производит элементы в первом порядке.
ParallelConcat <T Extens Ttype >	Объединяет список тензоров `n` вдоль первого измерения.
ParalleleLDynamicStitch <T Extens Ttype >	Пересекайте значения из тензоров «data» в один тензор.
Параметризованный	Выходы случайных значений из нормального распределения.
ParseExample	Преобразует вектор TF. Пример Protos (в качестве строк) в типизированные тензоры.
Parseexampledataset	Преобразует `input_dataset`, содержащий` Пример 'протоо как векторы DT_STRING в набор данных `tensor` или` sparsetensor' объектов, представляющих функции, проповеденные.
ParsesequenceExample	Преобразует вектор tf.io.sequenceExample protos (как строки) в типизированные тензоры.
Parsessingleexample	Преобразует прото (в качестве строки) в типированные тензоры.
ParsesingLesequenceExample	Преобразует скалярную мозг. Прото -последовательность (в качестве строк) в типизированные тензоры.
Parsetensor <T Extens Ttype >	Преобразует сериализованный Tensorflow.tensorProto Proto в тензор.
PartitionedInput <T Extens Ttype >	ОП, который объединяет список разделенных входов вместе.
DefitionedOutput <T Extens Ttype >	Op, который демольтиплексный тензор, который будет откроется XLA, в список разделенных Выходы вне вычисления XLA.
Заполнитель <T расширяет ttype >	Заполнитель OP для значения, которое будет подано в вычисление.
PlaceholderWithDefault <T Extends ttype >	Заполнитель, который проходит через `input`, когда его вывод не питается.
Polygamma <t расширяет tnumber >	Вычислить функцию полигаммы \\(\psi^{(n)}(x)\\).
Население	Комплект численности численности вычислений (он же
POW <T расширяет TTYPE >	Вычисляет мощность одного значения другому.
PrefetchDataset	Создает набор данных, который асинхронно предварительно предварительно выфетчатся элементы из `input_dataset`.
Предварительноаризуйте	OP, который линеаризует одно тензорное значение для непрозрачного тензора.
Prelinearizetuple	ОП, который линейнотизирует множественные тензоры значений в непрозрачный тензор.
Предотвращение gradgradient <t Extens Ttype >	Identity OP, которая запускает ошибку, если запрашивается градиент.
Распечатать	Отпечатает строку скаляр.
Приоритет	Очередь, которая создает элементы, отсортированные по первым значениям компонента.
PrivateThreadPOLDATASET	Создает набор данных, который использует пользовательский пул потоков для вычисления `input_dataset`.
Prod <T расширяет ttype >	Вычисляет продукт элементов по размерам тензора.
QR <T Extens Ttype >	Вычисляет QR -разложения одной или нескольких матриц.
Квантовать <T Extens Ttype >	Квантовать тензор типа «вход» типа, чтобы «выходить» тензор типа 't'.
QuantizeandDequantize <T Extens Tnumber >	Затем определяет девантат тензора.
QuantizeandDequantizeV3 <T Extens Tnumber >	Затем определяет девантат тензора.
QuantizeandDequantizev4 <t Extens Tnumber >	Возвращает градиент `Quantization.quantizeandDequantizev4`.
QuantizeandDequantizeV4Grad <T расширяет tnumber >	Возвращает градиент `QuantizeandDequantizev4`.
QuantizedAwnandShrinkrange <u Extends ttype >	Преобразование квантового «входного» тензора в «выход» с более низкой рецепцией, используя Фактическое распределение значений, чтобы максимизировать использование глубины нижней бита и соответствующим образом регулировка выходного монета и максимального диапазона.
QuantizedAdd <V расширяет ttype >	Возвращает x + y в элементах, работая над квантованными буферами.
QuantizedAvgpool <T Extens Ttype >	Создает средний пул тензора входного тензора для квантовых типов.
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <u расширяет ttype >	Квантовая нормализация партии.
QuantizedBiasAdd <V расширяет ttype >	Добавляет тензор «смещения» к тензору «ввода» для квантованных типов.
QuantizedConcat <T Extens Ttype >	Конкатенаты квантованных тензоров вдоль одного измерения.
QuantizedConv2dandRelu <V расширяет ttype >
QuantizedConv2dandReLuAndRequantize <v Extends Ttype >
QuantizedConv2dandRequantize <v Extends Ttype >
Quantizedconv2dperChannel <V Extends Ttype >	Вычисляет квантовые conconv2d на канал.
Quantizedconv2dwithbias <V расширяет ttype >
QuantizedConv2dwithbiasAndrelu <V расширяет ttype >
QuantizedConv2dWithBiasAndReLuAndRequantize <W Extends Ttype >
Quantizedconv2dwithbiasAndRequantize <W Extends ttype >
QuantizedConv2dWithBiasSignedSumandReLuAndRequantize <x Extends ttype >
QuantizedConv2dwithbiassumandRelu <V расширяет ttype >
Quantizedconv2dwithbiassumandReLuAndRequantize <x Extends ttype >
QuantizedConv2d <V расширяет ttype >	Вычисляет 2D -свертку, заданную квантованным 4D входом и тензорами фильтра.
QuantizedDepThWiseConv2d <V расширяет ttype >	Вычисляет квантованную глубину conv2d.
QuantizedDepThWiseConv2dWithBias <V расширяет ttype >	Вычисляет квантованную глубину Conv2d с смещением.
QuantizedDepThWiseConv2dWithBiasAndRelu <V расширяет ttype >	Вычисляет квантованную глубину Conv2d с смещением и Relu.
QuantizedDepThWiseConv2dWithBiasAndReLuAndRequantize <W Extends ttype >	Вычисляет квантованную глубину conv2d с смещением, Relu и Requantize.
QuantizedInStanCenorm <T расширяет ttype >	Квантовая нормализация экземпляра.
Quantizedmatmul <V расширяет ttype >	Выполните квантованную матрицу умножение `a` на матрицу` b`.
Quantizedmatmulwithbias <w расширяет ttype >	Выполняет квантовое умножение матрицы `a` на матрицу` b` с смещением добавить.
QuantizedmatmulwithbiasAndDequantize <W Extens Tnumber >
QuantizedmatmulwithbiasAndrelu <V расширяет ttype >	Выполните квантованную матрицу умножение `a` на матрицу` b` с смещением добавить и слияние.
QuantizedmatmulwithbiasAndReLuAndRequantize <W Extends ttype >	Выполните квантованную матрицу Умножение `a` на матрицу` b` с смещением добавить и обезвредить и зарегистрировать Fusion.
QuantizedmatmulwithbiasAndRequantize <W Extends Ttype >
QuantizedMaxPool <T Extens Ttype >	Производит максимальный пул входного тензора для квантованных типов.
Quantizedmul <V расширяет ttype >	Возвращает x * y в элементе, работая над квантованными буферами.
QuantizedRelu <u расширяет ttype >	Вычисляет квантованный выпрямленный линейный: `max (функции, 0)`
QuantizedRelu6 <u расширяет ttype >	Вычисляет квантованный выпрямленный линейный 6: `min (max (функции, 0), 6)`
QuantizedRelux <u расширяет ttype >	Вычисляет квантованный выпрямленный линейный x: `min (max (функции, 0), max_value)`
QuantizedReshape <T Extens Ttype >	Решает квантованный тензор в соответствии с RESHAPE OP.
QuantizedResizeBilinear <T Extens Ttype >	Изменить размер квантовой «изображения» до «размер» с использованием квантовой билинейной интерполяции.
Queueclose	Закрывает данную очередь.
Queuedequeue	Декеуз кучу из одного или нескольких тензоров из заданной очереди.
Queuequeuemany	Dequeues `n` кортеж из одного или нескольких тензоров из данной очереди.
Queuedequeueupto	Dequeues `n` кортеж из одного или нескольких тензоров из данной очереди.
Queueenqueue	Энкеулы с рукой из одного или нескольких тензоров в данной очереди.
Queueenqueuemany	Enqueues Zero или несколько кортежей одного или нескольких тензоров в данной очереди.
В очереди	Возвращает True, если очередь закрыта.
Очередь	Вычисляет количество элементов в данной очереди.
RaggedBincount <u расширяет tnumber >	Подсчитывает количество случаев каждого значения в целочисленном массиве.
RaggedCountsParseOutput <u расширяет tnumber >	Выполняет разреженно-выходы, подсчитывая для входного ввода с рваным тензором.
RaggedCross <T Extens Ttype , U расширяет tnumber >	Генерирует крест из списка тензоров и возвращает его как рваный стензор.
Raggedgather <T Extens Tnumber , U расширяет ttype >	Соберите рваные срезы из `params` Axis` 0` в соответствии с `indicse's.
RaggedRange <u расширяет tnumber , t Extens tnumber >	Возвращает `RaggedTensor`, содержащий указанные последовательности чисел.
RaggedTensorFromVariant <U Extens Tnumber , t Extens Ttype >	Декодирует тензор `wariant 'в` raggedtensor'.
RaggedTensortoSparse <u расширяет ttype >	Преобразует «RaggedTensor» в «sparsetensor» с одинаковыми значениями.
RaggedTensortOtensor <u расширяет ttype >	Создайте плотный тензор из рваного тензора, возможно, изменяя его форму.
Raggedtensortovariant	Кодирует `raggedtensor 'в тензоре« вариант ».
Raggedtensortovariantient <u расширяет ttype >	Помощник использовал для вычисления градиента для `Raggedtensortovariant`.
Randomcrop <t расширяет tnumber >	Случайно обрезка `Image '.
RandomDataset	Создает набор данных, который возвращает номера псевдорядома.
Randomgamma <u расширяет tnumber >	Выходы случайных значений из гамма -распределения, описанного альфа.
Randomgammagrad <t расширяет tnumber >	Вычисляет производную гамма -случайной выборки WRT
Randompoisson <V расширяет tnumber >	Выходы случайных значений из распределения (и) Пуассона, описанного по скорости.
Randomshuffle <T расширяет ttype >	Случайно перетасовывает тензор вдоль своего первого измерения.
Randomshufflequeue	Очередь, которая рандомизирует порядок элементов.
Randomstandardnormal <u расширяет tnumber >	Выходы случайных значений из нормального распределения.
Случайный <u расширяет tnumber >	Выходы случайных значений из равномерного распределения.
Randomuniformint <u расширяет tnumber >	Выходы случайных целых чисел из равномерного распределения.
Диапазон <T расширяет tnumber >	Создает последовательность чисел.
DENGEDATASET	Создает набор данных с диапазоном значений.
Классифицировать	Возвращает звание тензора.
Рюкл	Базовый класс для реализаций `Op` , который поддерживается одной `Operation` .
Readfile	Считывает и выводит все содержимое входного имени файла.
Readvariableop <t Extens ttype >	Читает значение переменной.
ReadernumRecordsprodeced	Возвращает количество записей, которые создал этот читатель.
ReadernumUnitscompleted	Возвращает количество рабочих единиц, которые читатель завершил обработку.
Readerread	Возвращает следующую запись (ключ, пара значений), созданная читателем.
ReaderReadUpto	Возвращает до `num_records` (ключ, значение) пары, созданные читателем.
Читать	Восстановите читателя в его первоначальном чистом состоянии.
Читать ирресторестат	Восстановите читателя в ранее спасенное состояние.
Readerserializestate	Создайте строковый тензор, который кодирует состояние читателя.
Real <u расширяет tnumber >	Возвращает реальную часть сложного числа.
Realdiv <t расширяет ttype >	Возвращает x / y-элементы для реальных типов.
Rebatchdataset	Создает набор данных, который меняет размер партии.
Rebatchdatasetv2	Создает набор данных, который меняет размер партии.
Взаимный <T расширяет ttype >	Вычисляет взаимный из x элементы.
Взаимное время расширяет ttype >	Вычисляет градиент для обратного `x` wrt его вход.
RecordInput	Излучает рандомизированные записи.
Recv <T Extens ttype >	Получает названный тензор от другого вычисления XLA.
RecvtpuembeddingActivations	ОП, который получает встраивающие активации в ТПУ.
Уменьшить <T расширяет Tnumber >	Взаимно уменьшает несколько тензоров идентичного типа и формы.
Редукл	Вычисляет «логические и» элементы по размерам тензора.
Восстановление	Вычисляет «логические или» элементы по размерам тензора.
Уменьшите младший	Соединяет тензор строки по данным измерениям.
REDUCEMAX <T расширяет TTYPE >	Вычисляет максимум элементов по размерам тензора.
Reducemin <T расширяет ttype >	Вычисляет минимум элементов по размерам тензора.
CreadProd <T расширяет ttype >	Вычисляет продукт элементов по размерам тензора.
REDUCESUM <T расширяет TTYPE >	Вычисляет сумму элементов по размерам тензора.
Уменьшить vv2 <t расширяет tnumber >	Взаимно уменьшает несколько тензоров идентичного типа и формы.
Refenter <T расширяет ttype >	Создает или находит дочернюю кадр и делает «Data» доступными для дочернего кадра.
RefExit <T расширяет ttype >	Выходит из текущего кадра в свой родительский кадр.
Рефинионность <T расширяет ttype >	Верните тот же резиновый тензор, что и входной реф.
Refmerge <T Extens Ttype >	Пытает значение доступного тензора от `inputs` до` output '.
RefNextitureTeation <T Extens Ttype >	Делает его вход доступным для следующей итерации.
Refselect <T Extens Ttype >	Пытает `index` ye Element of` inputs` на `output '.
Refswitch <t расширяет ttype >	Пытает рефлектор `data` на выходной порт, определяемый` pred`.
Regexfullmatch	Проверьте, соответствует ли ввод рисунку регулярной эксплуатации.
Regexreplace	Заменяет совпадения соответствия регулярного выражения `pattern` в` input` с заменой строки, предоставленной в `rewrite '.
RegisterDataset	Регистрирует набор данных с помощью службы TF.Data.
Relu <T Extens ttype >	Вычисляет исправленную линейную: `max (функции, 0)`.
RELU6 <T расширяет tnumber >	Вычисляет исправленную линейную 6: `min (max (функции, 0), 6)`.
RELU6Grad <T расширяет Tnumber >	Вычисляет исправленные линейные 6 градиентов для операции RELU6.
Relugrad <T расширяет tnumber >	Вычисляет исправленные линейные градиенты для операции RELU.
RemoteFusedGraphExecute	Выполните суб -график на удаленном процессоре.
RepeatDataset	Создает набор данных, который издает выходы `input_dataset`` count` times.
Репликат	Реплика идентификатор.
Replicatemetadata	Метаданные, указывающие, как следует воспроизвести вычисление TPU.
ReplicatedInput <T Extens Ttype >	Подключает n входов к вычислению TPU N-Way.
ReplicatedOutput <T Extens Ttype >	Подключает N выходов из N-Way Replicated TPU вычисления.
RequantizationRange	Вычисляет диапазон, который охватывает фактические значения, присутствующие в квантовом тензоре.
RequantizationRangePerChannel	Вычисляет диапазон регистрации на канал.
Requantize <u расширяет ttype >	Преобразует квантованный тензор «входного» в более низкий характер `woutput '.
RequantizeperChannel <u Extends ttype >	Регистрирует ввод с значениями MIN и MAX, известными на канал.
RESHAPE <T расширяет TTYPE >	Решает тензор.
Поехать	Изменить размер `Images` до` size` с использованием интерполяции площади.
RESIZEBICUBIC	Измените размер `Images` до` size` с использованием бикубической интерполяции.
RESIZEBICUBICGRAD <T Extens Tnumber >	Вычисляет градиент бикубической интерполяции.
RESIZEBILINEAR	Изменить размер `Images` до` size` с использованием билинейной интерполяции.
RESIZEBILINEARGRADG <T Extens Tnumber >	Вычисляет градиент билинейной интерполяции.
Relesizenearestneighbor <t расширяет tnumber >	Изменить размер `Images` до` size` с использованием ближайшей интерполяции соседей.
Relesizenearestneighborgradgr <T Extens Tnumber >	Вычисляет градиент ближайшей интерполяции соседей.
ResourceaccumulatorApplyGradient	Применяет градиент к данному аккумулятору.
Resourceaccumulatornumaccumanulation	Возвращает количество градиентов, агрегированных в данных аккумуляторах.
ResourceaccumulatorsetGlobalStep	Обновляет аккумулятор с новым значением для Global_step.
Resourceaccumulatortakegradient <t Extens Ttype >	Извлекает средний градиент в данном Condityalaccumulator.
ResourceApplyAdamax	Обновление '*var' в соответствии с алгоритмом Adamax.
ResourceApplyAdadelta	Обновление '*var' в соответствии со схемой Adadelta.
ResourceApplyAdagrad	Обновление '*var' в соответствии со схемой Адаграда.
ResourceApplyAdagradda	Обновление '*var' в соответствии с проксимальной схемой Адаграда.
Resourceapplyadam	Обновление '*var' в соответствии с алгоритмом ADAM.
Resourceapplyadamwithamsgrad	Обновление '*var' в соответствии с алгоритмом ADAM.
ResourceApplyAddsign	Обновление '*var' в соответствии с обновлением AddSign.
ResourceApplycenteredRmsProp	Обновление '*var' в соответствии с центром RMSProp -алгоритмом.
ResourceApplyftrl	Обновление '*var' в соответствии с схемой Ftrl-Proximal.
ResourceApplyGradientDescent	Обновите « * var», вычитая «Альфа» * 'Delta' из нее.
ResourceApplykerasmomentum	Обновление '*var' в соответствии с схемой импульса.
ResourceApplyMomentum	Update '*var' according to the momentum scheme.
ResourceApplyPowerSign	Update '*var' according to the AddSign update.
ResourceApplyProximalAdagrad	Update 'var' and 'accum' according to FOBOS with Adagrad learning rate.
ResourceApplyProximalGradientDescent	Update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate.
ResourceApplyRmsProp	Update '*var' according to the RMSProp algorithm.
ResourceConditionalAccumulator	A conditional accumulator for aggregating gradients.
ResourceCountUpTo <T extends TNumber >	Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'.
ResourceGather <U extends TType >	Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`.
ResourceGatherNd <U extends TType >
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`.
ResourceSparseApplyAdadelta	var: Should be from a Variable().
ResourceSparseApplyAdagrad	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the adagrad scheme.
ResourceSparseApplyAdagradDa	Update entries in 'var' and 'accum' according to the proximal adagrad scheme.
ResourceSparseApplyAdagradV2	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the adagrad scheme.
ResourceSparseApplyCenteredRmsProp	Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm.
ResourceSparseApplyFtrl	Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
ResourceSparseApplyKerasMomentum	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the momentum scheme.
ResourceSparseApplyMomentum	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the momentum scheme.
ResourceSparseApplyProximalAdagrad	Sparse update entries in 'var' and 'accum' according to FOBOS algorithm.
ResourceSparseApplyProximalGradientDescent	Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate.
ResourceSparseApplyRmsProp	Update '*var' according to the RMSProp algorithm.
ResourceStridedSliceAssign	Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`.
Восстановить	Restores tensors from a V2 checkpoint.
RestoreSlice <T extends TType >	Restores a tensor from checkpoint files.
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters	Retrieve ADAM embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug	Retrieve ADAM embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Retrieve Adadelta embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	Retrieve Adadelta embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters	Retrieve Adagrad embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	Retrieve Adagrad embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Retrieve centered RMSProp embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters	Retrieve FTRL embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug	Retrieve FTRL embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters	Retrieve Momentum embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug	Retrieve Momentum embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Retrieve proximal Adagrad embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	Retrieve proximal Adagrad embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters	Retrieve RMSProp embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	Retrieve RMSProp embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Retrieve SGD embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug	Retrieve SGD embedding parameters with debug support.
Reverse <T extends TType >	Reverses specific dimensions of a tensor.
ReverseSequence <T extends TType >	Reverses variable length slices.
Rfft <U extends TType >	Real-valued fast Fourier transform.
Rfft2d <U extends TType >	2D real-valued fast Fourier transform.
Rfft3d <U extends TType >	3D real-valued fast Fourier transform.
RgbToHsv <T extends TNumber >	Converts one or more images from RGB to HSV.
RightShift <T extends TNumber >	Elementwise computes the bitwise right-shift of `x` and `y`.
Rint <T extends TNumber >	Returns element-wise integer closest to x.
RngReadAndSkip	Advance the counter of a counter-based RNG.
RngSkip	Advance the counter of a counter-based RNG.
Roll <T extends TType >	Rolls the elements of a tensor along an axis.
Round <T extends TType >	Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise.
Rpc	Perform batches of RPC requests.
Rsqrt <T extends TType >	Computes reciprocal of square root of x element-wise.
RsqrtGrad <T extends TType >	Computes the gradient for the rsqrt of `x` wrt its input.
SampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber >	Generate a single randomly distorted bounding box for an image.
SamplingDataset	Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset.
Сохранять	Saves tensors in V2 checkpoint format.
SaveSlices	Saves input tensors slices to disk.
ScalarSummary	Outputs a `Summary` protocol buffer with scalar values.
ScaleAndTranslate
ScaleAndTranslateGrad <T extends TNumber >
ScatterAdd <T extends TType >	Adds sparse updates to a variable reference.
ScatterDiv <T extends TType >	Divides a variable reference by sparse updates.
ScatterMax <T extends TNumber >	Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation.
ScatterMin <T extends TNumber >	Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation.
ScatterMul <T extends TType >	Multiplies sparse updates into a variable reference.
ScatterNd <U extends TType >	Scatter `updates` into a new tensor according to `indices`.
ScatterNdAdd <T extends TType >	Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable.
ScatterNdMax <T extends TType >	Computes element-wise maximum.
ScatterNdMin <T extends TType >	Computes element-wise minimum.
ScatterNdNonAliasingAdd <T extends TType >	Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`.
ScatterNdSub <T extends TType >	Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable.
ScatterNdUpdate <T extends TType >	Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`.
ScatterSub <T extends TType >	Subtracts sparse updates to a variable reference.
ScatterUpdate <T extends TType >	Applies sparse updates to a variable reference.
SdcaFprint	Computes fingerprints of the input strings.
SdcaOptimizer	Distributed version of Stochastic Dual Coordinate Ascent (SDCA) optimizer for linear models with L1 + L2 regularization.
SdcaShrinkL1	Applies L1 regularization shrink step on the parameters.
SegmentMax <T extends TNumber >	Computes the maximum along segments of a tensor.
SegmentMean <T extends TType >	Computes the mean along segments of a tensor.
SegmentMin <T extends TNumber >	Computes the minimum along segments of a tensor.
SegmentProd <T extends TType >	Computes the product along segments of a tensor.
SegmentSum <T extends TType >	Computes the sum along segments of a tensor.
Select <T extends TType >
SelfAdjointEig <T extends TType >	Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported).
Selu <T extends TNumber >	Computes scaled exponential linear: `scale * alpha * (exp(features) - 1)` if < 0, `scale * features` otherwise.
SeluGrad <T extends TNumber >	Computes gradients for the scaled exponential linear (Selu) operation.
Отправлять	Sends the named tensor to another XLA computation.
SendTPUEmbeddingGradients	Performs gradient updates of embedding tables.
SerializeIterator	Converts the given `resource_handle` representing an iterator to a variant tensor.
SerializeManySparse <U extends TType >	Serialize an `N`-minibatch `SparseTensor` into an `[N, 3]` `Tensor` object.
SerializeSparse <U extends TType >	Serialize a `SparseTensor` into a `[3]` `Tensor` object.
SerializeTensor	Transforms a Tensor into a serialized TensorProto proto.
SetDiff1d <T extends TType , U extends TNumber >	Computes the difference between two lists of numbers or strings.
SetSize	Number of unique elements along last dimension of input `set`.
SetStatsAggregatorDataset
Shape <U extends TNumber >	Returns the shape of a tensor.
ShapeN <U extends TNumber >	Returns shape of tensors.
ShardDataset	Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset.
ShardedFilename	Generate a sharded filename.
ShardedFilespec	Generate a glob pattern matching all sharded file names.
Sharding <T extends TType >	An op which shards the input based on the given sharding attribute.
ShuffleAndRepeatDataset
ShuffleDataset
ShutdownDistributedTPU	Shuts down a running distributed TPU system.
Sigmoid <T extends TType >	Computes sigmoid of `x` element-wise.
SigmoidGrad <T extends TType >	Computes the gradient of the sigmoid of `x` wrt its input.
Sign <T extends TType >	Returns an element-wise indication of the sign of a number.
Sin <T extends TType >	Computes sine of x element-wise.
Sinh <T extends TType >	Computes hyperbolic sine of x element-wise.
Size <U extends TNumber >	Returns the size of a tensor.
SkipDataset	Creates a dataset that skips `count` elements from the `input_dataset`.
Skipgram	Parses a text file and creates a batch of examples.
SleepDataset
Slice <T extends TType >	Return a slice from 'input'.
SlidingWindowDataset	Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`.
Snapshot <T extends TType >	Returns a copy of the input tensor.
SobolSample <T extends TNumber >	Generates points from the Sobol sequence.
Softmax <T extends TNumber >	Computes softmax activations.
SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber >	Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate.
Softplus <T extends TNumber >	Computes softplus: `log(exp(features) + 1)`.
SoftplusGrad <T extends TNumber >	Computes softplus gradients for a softplus operation.
Softsign <T extends TNumber >	Computes softsign: `features / (abs(features) + 1)`.
SoftsignGrad <T extends TNumber >	Computes softsign gradients for a softsign operation.
Solve <T extends TType >	Solves systems of linear equations.
Sort <T extends TType >	Wraps the XLA Sort operator, documented at https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort .
SpaceToBatch <T extends TType >	SpaceToBatch for 4-D tensors of type T.
SpaceToBatchNd <T extends TType >	SpaceToBatch for ND tensors of type T.
SpaceToDepth <T extends TType >	SpaceToDepth for tensors of type T.
SparseAccumulatorApplyGradient	Applies a sparse gradient to a given accumulator.
SparseAccumulatorTakeGradient <T extends TType >	Extracts the average sparse gradient in a SparseConditionalAccumulator.
SparseAdd <T extends TType >	Adds two `SparseTensor` objects to produce another `SparseTensor`.
SparseAddGrad <T extends TType >	The gradient operator for the SparseAdd op.
SparseApplyAdadelta <T extends TType >	var: Should be from a Variable().
SparseApplyAdagrad <T extends TType >	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the adagrad scheme.
SparseApplyAdagradDa <T extends TType >	Update entries in 'var' and 'accum' according to the proximal adagrad scheme.
SparseApplyCenteredRmsProp <T extends TType >	Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm.
SparseApplyFtrl <T extends TType >	Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
SparseApplyMomentum <T extends TType >	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the momentum scheme.
SparseApplyProximalAdagrad <T extends TType >	Sparse update entries in 'var' and 'accum' according to FOBOS algorithm.
SparseApplyProximalGradientDescent <T extends TType >	Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate.
SparseApplyRmsProp <T extends TType >	Update '*var' according to the RMSProp algorithm.
SparseBincount <U extends TNumber >	Counts the number of occurrences of each value in an integer array.
SparseConcat <T extends TType >	Concatenates a list of `SparseTensor` along the specified dimension.
SparseConditionalAccumulator	A conditional accumulator for aggregating sparse gradients.
SparseCountSparseOutput <U extends TNumber >	Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input.
SparseCross	Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors.
SparseCrossHashed	Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors.
SparseDenseCwiseAdd <T extends TType >	Adds up a SparseTensor and a dense Tensor, using these special rules: (1) Broadcasts the dense side to have the same shape as the sparse side, if eligible; (2) Then, only the dense values pointed to by the indices of the SparseTensor participate in the cwise addition.
SparseDenseCwiseDiv <T extends TType >	Component-wise divides a SparseTensor by a dense Tensor.
SparseDenseCwiseMul <T extends TType >	Component-wise multiplies a SparseTensor by a dense Tensor.
SparseFillEmptyRows <T extends TType >	Fills empty rows in the input 2-D `SparseTensor` with a default value.
SparseFillEmptyRowsGrad <T extends TType >	The gradient of SparseFillEmptyRows.
SparseMatMul	Multiply matrix "a" by matrix "b".
SparseMatrixAdd	Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B.
SparseMatrixMatMul <T extends TType >	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`.
SparseReduceMax <T extends TNumber >	Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor.
SparseReduceMaxSparse <T extends TNumber >	Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor.
SparseReduceSum <T extends TType >	Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor.
SparseReduceSumSparse <T extends TType >	Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor.
SparseReorder <T extends TType >	Reorders a SparseTensor into the canonical, row-major ordering.
SparseReshape	Reshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape.
SparseSegmentMean <T extends TNumber >	Computes the mean along sparse segments of a tensor.
SparseSegmentMeanGrad <T extends TNumber >	Computes gradients for SparseSegmentMean.
SparseSegmentMeanWithNumSegments <T extends TNumber >	Computes the mean along sparse segments of a tensor.
SparseSegmentSqrtN <T extends TNumber >	Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N.
SparseSegmentSqrtNGrad <T extends TNumber >	Computes gradients for SparseSegmentSqrtN.
SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T extends TNumber >	Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N.
SparseSegmentSum <T extends TNumber >	Computes the sum along sparse segments of a tensor.
SparseSegmentSumWithNumSegments <T extends TNumber >	Computes the sum along sparse segments of a tensor.
SparseSlice <T extends TType >	Slice a `SparseTensor` based on the `start` and `size`.
SparseSliceGrad <T extends TType >	The gradient operator for the SparseSlice op.
SparseSoftmax <T extends TNumber >	Applies softmax to a batched ND `SparseTensor`.
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber >	Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate.
SparseSparseMaximum <T extends TNumber >	Returns the element-wise max of two SparseTensors.
SparseSparseMinimum <T extends TType >	Returns the element-wise min of two SparseTensors.
SparseSplit <T extends TType >	Split a `SparseTensor` into `num_split` tensors along one dimension.
SparseTensorDenseAdd <U extends TType >	Adds up a `SparseTensor` and a dense `Tensor`, producing a dense `Tensor`.
SparseTensorDenseMatMul <U extends TType >	Multiply SparseTensor (of rank 2) "A" by dense matrix "B".
SparseTensorSliceDataset	Creates a dataset that splits a SparseTensor into elements row-wise.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix.
SparseToDense <U extends TType >	Converts a sparse representation into a dense tensor.
SparseToSparseSetOperation <T extends TType >	Applies set operation along last dimension of 2 `SparseTensor` inputs.
Spence <T extends TNumber >
Split <T extends TType >	Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension.
SplitV <T extends TType >	Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension.
SqlDataset	Creates a dataset that executes a SQL query and emits rows of the result set.
Sqrt <T extends TType >	Computes square root of x element-wise.
SqrtGrad <T extends TType >	Computes the gradient for the sqrt of `x` wrt its input.
Sqrtm <T extends TType >	Computes the matrix square root of one or more square matrices: matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A The input matrix should be invertible.
Square <T extends TType >	Computes square of x element-wise.
SquaredDifference <T extends TType >	Returns conj(x - y)(x - y) element-wise.
Squeeze <T extends TType >	Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor.
Stack <T extends TType >	Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor.
Этап	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 TNumber >
StatefulStandardNormal <U extends TType >	Outputs random values from a normal distribution.
StatefulTruncatedNormal <U extends TType >	Outputs random values from a truncated normal distribution.
StatefulUniform <U extends TType >	Outputs random values from a uniform distribution.
StatefulUniformFullInt <U extends TType >	Outputs random integers from a uniform distribution.
StatefulUniformInt <U extends TType >	Outputs random integers from a uniform distribution.
StatelessMultinomial <V extends TNumber >	Draws samples from a multinomial distribution.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends TNumber >
StatelessRandomBinomial <W extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution.
StatelessRandomGamma <V extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution.
StatelessRandomGetKeyCounterAlg	Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter.
StatelessRandomNormal <V extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution.
StatelessRandomNormalV2 <U extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution.
StatelessRandomPoisson <W extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution.
StatelessRandomUniform <V extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformFullInt <V extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformInt <V extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformV2 <U extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution.
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber >	Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically.
StatelessTruncatedNormal <V extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution.
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution.
StaticRegexFullMatch	Check if the input matches the regex pattern.
StaticRegexReplace	Replaces the match of pattern in input with rewrite.
StatsAggregatorHandle
StatsAggregatorSetSummaryWriter	Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator.
StatsAggregatorSummary	Produces a summary of any statistics recorded by the given statistics manager.
StopGradient <T extends TType >	Stops gradient computation.
StridedSlice <T extends TType >	Return a strided slice from `input`.
StridedSliceAssign <T extends TType >	Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`.
StridedSliceGrad <U extends TType >	Returns the gradient of `StridedSlice`.
StringFormat	Formats a string template using a list of tensors.
StringLength	String lengths of `input`.
StringNGrams <T extends TNumber >	Creates ngrams from ragged string data.
StringSplit	Split elements of `source` based on `sep` into a `SparseTensor`.
Полоска	Strip leading and trailing whitespaces from the Tensor.
Sub <T extends TType >	Returns x - y element-wise.
Substr	Return substrings from `Tensor` of strings.
Sum <T extends TType >	Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.
SummaryWriter
Svd <T extends TType >	Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported).
SwitchCond <T extends TType >	Forwards `data` to the output port determined by `pred`.
TPUCompilationResult	Returns the result of a TPU compilation.
TPUEmbeddingActivations	An op enabling differentiation of TPU Embeddings.
TPUReplicateMetadata	Metadata indicating how the TPU computation should be replicated.
TPUReplicatedInput <T extends TType >	Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation.
TPUReplicatedOutput <T extends TType >	Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation.
TakeDataset	Creates a dataset that contains `count` elements from the `input_dataset`.
TakeManySparseFromTensorsMap <T extends TType >	Read `SparseTensors` from a `SparseTensorsMap` and concatenate them.
Tan <T extends TType >	Computes tan of x element-wise.
Tanh <T extends TType >	Computes hyperbolic tangent of `x` element-wise.
TanhGrad <T extends TType >	Computes the gradient for the tanh of `x` wrt its input.
TemporaryVariable <T extends TType >	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 extends TType >	Concat the elements from the TensorArray into value `value`.
TensorArrayGather <T extends TType >	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 extends TType >
TensorArrayRead <T extends TType >	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.
TensorDataset	Creates a dataset that emits `components` as a tuple of tensors once.
TensorDiag <T extends TType >	Returns a diagonal tensor with a given diagonal values.
TensorDiagPart <T extends TType >	Returns the diagonal part of the tensor.
TensorForestCreateTreeVariable	Creates a tree resource and returns a handle to it.
TensorForestTreeDeserialize	Deserializes a proto into the tree handle
TensorForestTreeIsInitializedOp	Checks whether a tree has been initialized.
TensorForestTreePredict	Output the logits for the given input data
TensorForestTreeResourceHandleOp	Creates a handle to a TensorForestTreeResource
TensorForestTreeSerialize	Serializes the tree handle to a proto
TensorForestTreeSize	Get the number of nodes in a tree
TensorListConcat <U extends TType >	Concats all tensors in the list along the 0th dimension.
TensorListConcatLists
TensorListElementShape <T extends TNumber >	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 extends TType >	Creates a Tensor by indexing into the TensorList.
TensorListGetItem <T extends TType >
TensorListLength	Returns the number of tensors in the input tensor list.
TensorListPopBack <T extends TType >	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.
TensorListSetItem
TensorListSplit	Splits a tensor into a list.
TensorListStack <T extends TType >	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 extends TType >	Returns the value from a given key in a tensor map.
TensorMapSize	Returns the number of tensors in the input tensor map.
TensorMapStackKeys <T extends TType >	Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map.
TensorScatterNdAdd <T extends TType >	Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`.
TensorScatterNdMax <T extends TType >
TensorScatterNdMin <T extends TType >
TensorScatterNdSub <T extends TType >	Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`.
TensorScatterNdUpdate <T extends TType >	Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`.
TensorSliceDataset	Creates a dataset that emits each dim-0 slice of `components` once.
TensorStridedSliceUpdate <T extends TType >	Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`.
TensorSummary	Outputs a `Summary` protocol buffer with a tensor and per-plugin data.
TextLineDataset	Creates a dataset that emits the lines of one or more text files.
TextLineReader	A Reader that outputs the lines of a file delimited by '\n'.
TfRecordDataset	Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files.
TfRecordReader	A Reader that outputs the records from a TensorFlow Records file.
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 extends TType >	Constructs a tensor by tiling a given tensor.
TileGrad <T extends TType >	Returns the gradient of `Tile`.
Временная метка	Provides the time since epoch in seconds.
ToBool	Converts a tensor to a scalar predicate.
ToHashBucket	Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets.
ToHashBucketFast	Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets.
ToHashBucketStrong	Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets.
ToNumber <T extends TNumber >	Converts each string in the input Tensor to the specified numeric type.
TopK <T extends TNumber >	Finds values and indices of the `k` largest elements for the last dimension.
TopKUnique	Returns the TopK unique values in the array in sorted order.
TopKWithUnique	Returns the TopK values in the array in sorted order.
Transpose <T extends TType >	Shuffle dimensions of x according to a permutation.
TriangularSolve <T extends TType >	Solves systems of linear equations with upper or lower triangular matrices by backsubstitution.
TridiagonalMatMul <T extends TType >	Calculate product with tridiagonal matrix.
TridiagonalSolve <T extends TType >	Solves tridiagonal systems of equations.
TruncateDiv <T extends TType >	Returns x / y element-wise for integer types.
TruncateMod <T extends TNumber >	Returns element-wise remainder of division.
TruncatedNormal <U extends TNumber >	Outputs random values from a truncated normal distribution.
TryRpc	Perform batches of RPC requests.
Unbatch <T extends TType >	Reverses the operation of Batch for a single output Tensor.
UnbatchDataset	A dataset that splits the elements of its input into multiple elements.
UnbatchGrad <T extends TType >	Gradient of Unbatch.
UncompressElement	Uncompresses a compressed dataset element.
UnicodeDecode <T extends TNumber >	Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points.
UnicodeDecodeWithOffsets <T extends TNumber >	Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points.
UnicodeEncode	Encode a tensor of ints into unicode strings.
UnicodeScript	Determine the script codes of a given tensor of Unicode integer code points.
UnicodeTranscode	Transcode the input text from a source encoding to a destination encoding.
UniformCandidateSampler	Generates labels for candidate sampling with a uniform distribution.
Unique <T extends TType , V extends TNumber >	Finds unique elements along an axis of a tensor.
UniqueDataset	Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`.
UniqueWithCounts <T extends TType , V extends TNumber >	Finds unique elements along an axis of a tensor.
UnravelIndex <T extends TNumber >	Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays.
UnsortedSegmentJoin	Joins the elements of `inputs` based on `segment_ids`.
UnsortedSegmentMax <T extends TNumber >	Computes the maximum along segments of a tensor.
UnsortedSegmentMin <T extends TNumber >	Computes the minimum along segments of a tensor.
UnsortedSegmentProd <T extends TType >	Computes the product along segments of a tensor.
UnsortedSegmentSum <T extends TType >	Computes the sum along segments of a tensor.
Unstack <T extends TType >	Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors.
Unstage	Op is similar to a lightweight Dequeue.
UnwrapDatasetVariant
Верхний	Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements.
UpperBound <U extends TNumber >	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 extends TType >	Holds state in the form of a tensor that persists across steps.
VariableShape <T extends TNumber >	Returns the shape of the variable pointed to by `resource`.
Где	Returns locations of nonzero / true values in a tensor.
WholeFileReader	A Reader that outputs the entire contents of a file as a value.
WindowDataset	Combines (nests of) input elements into a dataset of (nests of) windows.
WorkerHeartbeat	Worker heartbeat op.
WrapDatasetVariant
WriteAudioSummary	Writes an audio summary.
WriteFile	Writes contents to the file at input filename.
WriteGraphSummary	Writes a graph summary.
WriteHistogramSummary	Writes a histogram summary.
WriteImageSummary	Writes an image summary.
WriteRawProtoSummary	Writes a serialized proto summary.
WriteScalarSummary	Writes a scalar summary.
WriteSummary	Writes a tensor summary.
Xdivy <T extends TType >	Returns 0 if x == 0, and x / y otherwise, elementwise.
XlaRecvFromHost <T extends TType >	An op to receive a tensor from the host.
XlaSendToHost	An op to send a tensor to the host.
XlaSetBound	Set a bound for the given input value as a hint to Xla compiler, returns the same value.
XlaSpmdFullToShardShape <T extends TType >	An op used by XLA SPMD partitioner to switch from automatic partitioning to manual partitioning.
XlaSpmdShardToFullShape <T extends TType >	An op used by XLA SPMD partitioner to switch from manual partitioning to automatic partitioning.
Xlog1py <T extends TType >	Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise.
Xlogy <T extends TType >	Returns 0 if x == 0, and x * log(y) otherwise, elementwise.
Zeros <T extends TType >	An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`.
ZerosLike <T extends TType >	Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x.
Zeta <T extends TNumber >	Compute the Hurwitz zeta function \\(\zeta(x, q)\\).
ZipDataset	Creates a dataset that zips together `input_datasets`.
erfinv <T extends TNumber >

A logical unit of computation.

Op implementations provide a strongly typed API for building and executing operations without the use of literals and indexes, as required in internal classes like Operation .

Ops can be classified under two categories:

Raw ops target a single TensorFlow operation and are, in most cases, generated automatically from the OpDef proto definitions exposed by TensorFlow runtime library.
Composite ops execute a series of other ops to accomplish a task logically presented as a single unit of computation.

Public Methods

abstract ExecutionEnvironment	env () Return the execution environment this op was created in.
abstract Operation	op () Return this unit of computation as a single `Operation` .

Public Methods

public abstract ExecutionEnvironment env ()

Return the execution environment this op was created in.

public abstract Operation op ()

Return this unit of computation as a single Operation .

For a raw op, the returned value correspond to the TensorFlow operation wrapped by this op.

For a composite op, the returned value usually correspond to the last operation invoked in a chain or to a NoOp grouping one or more operations as a single unit of computation.

Возврат

an Operation

Op Оптимизируйте свои подборки Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.

Public Methods

Public Methods

public abstract ExecutionEnvironment env ()

public abstract Operation op ()

Возврат

Op