Verfügbare TensorFlow-Vorgänge

Auf dieser Seite werden die TensorFlow Python-APIs und Operatoren für Graphen aufgeführt, die in Cloud TPU verfügbar sind.

Verfügbare Python-APIs

Die folgende Liste enthält eine Übersicht über die verfügbaren TensorFlow Python APIs. Diese Liste ist nicht vollständig. Bibliotheksfunktionen, die nicht in dieser Liste enthalten sind, funktionieren möglicherweise, wenn sie aus verfügbaren Primitiven bestehen.

Empfehlungen zu bestimmten Operatoren finden Sie im Leitfaden zum Thema Leistung.

Modul Verfügbare Python-API Kommentare
tf tf.abs
tf.acosh
tf.add
tf.add_n
tf.angle
tf.arg_max Argument dimension muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.arg_min Argument dimension muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.asinh
tf.assign Nur für Ressourcenvariable verfügbar.
tf.assign_add Nur für Ressourcenvariable verfügbar.
tf.assign_sub Nur für Ressourcenvariable verfügbar.
tf.atan
tf.atan2
tf.atanh
tf.batch_to_space Die Argumente crops und block_shape müssen Compile-Zeitkonstanten sein.
tf.batch_to_space_nd Argument crops muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.broadcast_dynamic_shape
tf.broadcast_static_shape
tf.case Experimentell (Kontrollfluss). Funktioniert möglicherweise noch nicht zuverlässig.
tf.cast
tf.ceil
tf.cholesky Experimentell. Kann Probleme mit numerischer Genauigkeit haben.
tf.cholesky_solve Experimentell. Kann Probleme mit numerischer Genauigkeit haben.
tf.clip_by_average_norm
tf.clip_by_global_norm
tf.clip_by_norm
tf.clip_by_value
tf.complex
tf.concat concat_dim muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.cond Experimentell (Kontrollfluss). Funktioniert möglicherweise noch nicht zuverlässig.
tf.conj
tf.constant
tf.convert_to_tensor
tf.cos
tf.cosh
tf.cross
tf.cumprod axis muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.cumsum axis muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.depth_to_space
tf.diag
tf.diag_part
tf.div int32-Division ist langsamer als andere Typen.
tf.divide int32 - Division ist langsamer als andere Typen.
tf.dynamic_stitch indices muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.einsum
tf.equal
tf.erf
tf.erfc
tf.exp
tf.expand_dims dims muss eine Konstante zur Kompilierungszeit sein.
tf.expm1
tf.extract_image_patches
tf.eye
tf.fake_quant_with_min_max_args
tf.fake_quant_with_min_max_args_gradient
tf.fake_quant_with_min_max_vars
tf.fake_quant_with_min_max_vars_gradient
tf.fft Experimentell
tf.fft2d Experimentell.
tf.fft3d Experimentell
tf.fill Argument dims muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.floor
tf.floordiv
tf.floormod
tf.foldl Experimentell (Kontrollfluss).
tf.foldr Experimentell (Kontrollfluss).
tf.gather axis muss eine Konstante zur Kompilierungszeit sein.
tf.gather_nd
tf.greater
tf.greater_equal
tf.hessians Experimentell (Kontrollfluss).
tf.identity
tf.identity_n
tf.ifft Experimentell.
tf.ifft2d Experimentell.
tf.ifft3d Experimentell
tf.imag
tf.invert_permutation Argument x muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.is_finite
tf.is_inf
tf.is_nan
tf.is_non_decreasing
tf.is_strictly_increasing
tf.less
tf.less_equal
tf.linspace Die start-, stop- und num-Argumente müssen Compile-Zeitkonstanten sein.
tf.log
tf.log1p
tf.log_sigmoid
tf.logical_and
tf.logical_or
tf.logical_not
tf.logical_xor
tf.matmul Verwendet eine bfloat16 - MatMul mit der float32 - Akkumulation.
tf.matrix_band_part
tf.matrix_diag
tf.matrix_diag_part
tf.matrix_set_diag
tf.matrix_triangular_solve Experimentell Kann Probleme mit numerischer Genauigkeit haben.
tf.maximum
tf.meshgrid
tf.minimum
tf.mod
tf.multinomial Argument num_samples muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.multiply
tf.negative
tf.no_op
tf.norm
tf.not_equal
tf.one_hot depth muss eine Konstante zur Kompilierungszeit sein.
tf.ones
tf.ones_like
tf.pad Argument paddings muss eine Compile-Zeitkonstante sein. Der Gradient des Paddings REFLECT ist noch nicht verfügbar.
tf.pow
tf.random_normal shape muss eine Konstante zur Kompilierungszeit sein.
tf.random_uniform shape muss eine Konstante zur Kompilierungszeit sein.
tf.range Die start-, limit- und delta-Argumente müssen Compile-Zeitkonstanten sein.
tf.rank
tf.real
tf.realdiv
tf.reciprocal
tf.reduce_all axis muss eine Konstante zur Kompilierungszeit sein.
tf.reduce_any axis muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.reduce_logsumexp
tf.reduce_max axis muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.reduce_min axis muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.reduce_prod axis muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.reduce_sum axis muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.reshape Argument shape muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.reverse Argument dims muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.reverse_sequence
tf.reverse_v2 Argument axis muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.rint
tf.round
tf.rsqrt
tf.saturate_cast
tf.scalar_mul
tf.scan Experimentell (Kontrollfluss).
tf.scatter_nd
tf.sequence_mask
tf.shape
tf.shape_n
tf.sigmoid
tf.sign
tf.sin
tf.sinh
tf.size
tf.slice size muss eine Konstante zur Kompilierungszeit sein. Darüber hinaus muss entweder begin eine Konstante zur Kompilierungszeit sein oder size darf nicht negativ sein. Backpropagation wird nur unterstützt, wenn begin und size Kompilierungszeitkonstanten sind.
tf.space_to_batch paddings und block_shape müssen Compile-Zeitkonstanten sein.
tf.space_to_batch_nd paddings muss eine Konstante zur Kompilierungszeit sein.
tf.space_to_depth
tf.split axis muss eine Konstante zur Kompilierungszeit sein.
tf.sqrt
tf.square
tf.squared_difference
tf.squeeze
tf.stack
tf.stop_gradient
tf.strided_slice
tf.tan
tf.tanh
tf.tensordot
tf.tile Argument multiples muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.to_bfloat16
tf.to_float
tf.to_int32
tf.to_int64 int64 Support ist begrenzt.
tf.trace
tf.transpose Argument perm muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.truediv
tf.truncated_normal shape muss eine Konstante zur Kompilierungszeit sein.
tf.truncatediv
tf.truncatemod
tf.unsorted_segment_sum
tf.unstack
tf.where Sowohl x als auch y dürfen nicht None sein. Wenn sowohl x als auch y None sind, hat der Operator keine statische Form.
tf.while_loop Die Berechnung des Gradienten einer while-Schleife erfordert die Übergabe des Arguments maximum_iterations.
tf.zeros
tf.zeros_like
tf.Tensor.__getitem__ Der Anfang, das Ende und die Schritte eines Segments müssen Compile-Zeitkonstanten sein.
tf.bitwise tf.bitwise_and
tf.bitwise_or
tf.bitwise_invert
tf.contrib.stateless tf.contrib.stateless.stateless_random_normal
tf.contrib.stateless.stateless_random_uniform
tf.image tf.image.adjust_brightness
tf.image.adjust_contrast
tf.image.adjust_gamma
tf.image.adjust_hue
tf.image.adjust_saturation
tf.image.central_crop Der Crop-Faktor muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.image.convert_image_dtype
tf.image.flip_left_right
tf.image.flip_up_down
tf.image.grayscale_to_rgb
tf.image.hsv_to_rgb
tf.image.resize_bilinear Nur align_corners=True ist verfügbar. size muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.image.random_brightness
tf.image.random_contrast
tf.image.random_flip_left_right
tf.image.random_flip_up_down
tf.image.random_hue
tf.image.random_saturation
tf.image.rgb_to_hsv
tf.image.rgb_to_grayscale
tf.image.rot90
tf.image.total_variation
tf.image.transpose_image
tf.layers tf.layers.average_pooling1d
tf.layers.average_pooling2d
tf.layers.average_pooling1d
tf.layers.batch_normalization
tf.layers.conv1d
tf.layers.conv2d
tf.layers.conv2d_transpose
tf.layers.conv3d
tf.layers.conv3d_transpose
tf.layers.dense
tf.layers.dropout
tf.layers.flatten
tf.layers.max_pooling1d
tf.layers.max_pooling2d
tf.layers.max_pooling3d
tf.layers.separable_conv2d
tf.nn tf.nn.atrous_conv2d
tf.nn.atrous_conv2d_transpose
tf.nn.avg_pool
tf.nn.avg_pool3d
tf.nn.batch_normalization
tf.nn.bias_add
tf.nn.conv1d
tf.nn.conv2d
tf.nn.conv2d_backprop_filter
tf.nn.conv2d_backprop_input
tf.nn.conv2d_transpose
tf.nn.conv3d
tf.nn.conv3d_backprop_filter
tf.nn.conv3d_backprop_input
tf.nn.conv3d_transpose
tf.nn.convolution
tf.nn.crelu
tf.nn.depthwise_conv2d
tf.nn.depthwise_conv2d_native
tf.nn.depthwise_conv2d_native_backprop_filter
tf.nn.depthwise_conv2d_native_backprop_input
tf.nn.dropout
tf.nn.dynamic_rnn Experimentell
tf.nn.elu
tf.nn.fused_batch_norm
tf.nn.l2_loss
tf.nn.l2_normalize
tf.nn.leaky_relu
tf.nn.local_response_normalization
tf.nn.log_poisson_loss
tf.nn.log_softmax
tf.nn.max_pool
tf.nn.max_pool3d
tf.nn.moments
tf.nn.normalize_moments
tf.nn.pool
tf.nn.relu
tf.nn.relu6
tf.nn.relu_layer
tf.nn.selu
tf.nn.separable_conv2d
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
tf.nn.softmax
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
tf.nn.softplus
tf.nn.softsign
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
tf.nn.static_bidirectional_rnn Experimentell.
tf.nn.static_rnn Experimentell.
tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits Experimentell.
tf.nn.weighted_moments
tf.nn.with_space_to_batch
tf.nn.xw_plus_b
tf.nn.zero_fraction
tf.spectral tf.spectral.fft Experimentell.
tf.spectral.fft2d Experimentell.
tf.spectral.fft3d Experimentell.
tf.spectral.ifft Experimentell.
tf.spectral.ifft2d Experimentell.
tf.spectral.ifft3d Experimentell.
tf.spectral.irfft Experimentell. fft_length muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.spectral.irfft2d Experimentell. fft_length muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.spectral.irfft3d Experimentell. fft_length muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.spectral.rfft Experimentell. fft_length muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.spectral.rfft2d Experimentell. fft_length muss eine Compile-Zeitkonstante sein.
tf.spectral.rfft3d Experimentell. fft_length muss eine Compile-Zeitkonstante sein.

Nicht verfügbare Python-APIs

Diese Liste ist nicht vollständig. Die folgenden Vorgänge sind in Cloud TPU nicht verfügbar:

Modul Nicht verfügbare Python-API Kommentare
tf tf.accumulate_n Verwendet Ref-Variablen.
tf.acos
tf.asin
tf.betainc
tf.bitcast
tf.add_check_numerics_ops Programme mit Operatoren zum Prüfen numerischer Werte sollten ausgeführt werden, der Operator zum Prüfen numerischer Werte wird jedoch derzeit ignoriert.
tf.assert_... Programme, die Assertions enthalten, sollten ausgeführt werden, die Assertions werden jedoch ignoriert.
tf.check_numerics Programme mit Operatoren zum Prüfen numerischer Werte sollten ausgeführt werden, der Operator zum Prüfen numerischer Werte wird jedoch derzeit ignoriert.
tf.confusion_matrix
tf.count_nonzero Verwendet int64-Reduktion.
tf.count_up_to
tf.create_partitioned_variables
tf.dequantize
tf.digamma
tf.dynamic_partition
tf.edit_distance
tf.fake_quant_with_min_max_vars_per_channel
tf.fake_quant_with_min_max_vars_per_channel_gradient
tf.histogram_fixed_width
tf.igamma
tf.igammac
tf.lbeta
tf.lgamma
tf.matrix_determinant
tf.matrix_inverse
tf.matrix_solve
tf.matrix_solve_ls
tf.polygamma
tf.py_func
tf.qr
tf.quantize_v2
tf.quantized_concat
tf.random_crop
tf.random_gamma
tf.random_poisson
tf.random_shuffle
tf.scatter_add
tf.scatter_div
tf.scatter_mul
tf.scatter_nd_add
tf.scatter_nd_sub
tf.scatter_nd_update
tf.segment_mean
tf.segment_max
tf.segment_min
tf.segment_prod
tf.segment_sum
tf.self_adjoint_eig
tf.self_adjoint_eigvals
tf.setdiff1d
tf.sparse_...
tf.string_...
tf.substr
tf.svd
tf.to_double
tf.unique
tf.unsorted_segment_max
tf.zeta
tf.bitwise.bitwise_xor
tf.contrib.stateless.stateless_truncated_normal

Verfügbare Graphenoperatoren

Operator Typeinschränkung
Abs T={bfloat16,float,int32,int64}
Acos T={bfloat16,complex64,float,int32,int64}
Acosh T={bfloat16,complex64,float}
Add T={bfloat16,complex64,float,int32,int64}
AddN T={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
AdjustContrastv2 T={float}
AdjustHue T={float}
AdjustSaturation T={float}
All Tidx={int32,int64}
AllToAll T={bfloat16,float}
Angle Tout={float}
T={complex64}
Any Tidx={int32,int64}
ApproximateEqual T={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
ArgMax Tidx={int32,int64}
output_type={int32,int64}
T={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
ArgMin Tidx={int32,int64}
output_type={int32,int64}
T={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Asin T={bfloat16,complex64,float,int32,int64}
Asinh T={bfloat16,complex64,float}
Assert T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,string,uint32,uint64}
AssignAddVariableOp dtype={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
AssignSubVariableOp dtype={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
AssignVariableOp dtype={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Atan T={bfloat16,complex64,float,int32,int64}
Atan2 T={bfloat16,float}
Atanh T={bfloat16,complex64,float}
AvgPool T={bfloat16,float}
AvgPool3D T={bfloat16,float}
AvgPool3DGrad T={bfloat16,float}
AvgPoolGrad T={bfloat16,float}
BatchMatMul T={bfloat16,complex64,float,int32,int64}
BatchToSpace Tidx={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
BatchToSpaceND Tcrops={int32,int64}
Tblock_shape={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
BiasAdd T={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
BiasAddGrad T={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
BiasAddV1 T={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Bitcast type={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
T={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
BitwiseAnd T={int32,int64,uint32,uint64}
BitwiseOr T={int32,int64,uint32,uint64}
BitwiseXor T={int32,int64,uint32,uint64}
BroadcastArgs T={int32,int64}
BroadcastGradientArgs T={int32,int64}
BroadcastTo Tidx={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Bucketize T={float,int32,int64}
Cast DstT={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
SrcT={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Ceil T={bfloat16,float}
CheckNumerics T={bfloat16,float}
Cholesky T={float}
ClipByValue T={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
CollectivePermute T={bfloat16,float}
Complex Tout={complex64}
T={float}
ComplexAbs Tout={float}
T={complex64}
Concat T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
ConcatOffset
ConcatV2 Tidx={int32}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Conj T={complex64}
ConjugateTranspose Tperm={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Const dtype={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,string,uint32,uint64}
ControlTrigger
Conv2D T={bfloat16,float}
Conv2DBackpropFilter T={bfloat16,float}
Conv2DBackpropInput T={bfloat16,float}
Conv3D T={bfloat16,float}
Conv3DBackpropFilterV2 T={bfloat16,float}
Conv3DBackpropInputV2 Tshape={int32,int64}
T={bfloat16,float}
Cos T={bfloat16,complex64,float}
Cosh T={bfloat16,complex64,float}
Cross T={bfloat16,float,int32,int64,uint32,uint64}
CrossReplicaSum T={bfloat16,float}
Cumprod Tidx={int32,int64}
T={bfloat16,float,int32}
Cumsum Tidx={int32,int64}
T={bfloat16,float,int32}
DataFormatVecPermute T={int32,int64}
DepthToSpace T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
DepthwiseConv2dNative T={bfloat16,float}
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter T={bfloat16,float}
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput T={bfloat16,float}
Diag T={bfloat16,complex64,float,int32,int64}
DiagPart T={bfloat16,complex64,float,int32,int64}
Digamma T={bfloat16,float}
Div T={bfloat16,complex64,float,int32,int64}
DivNoNan T={float}
DynamicStitch T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Elu T={bfloat16,float}
EluGrad T={bfloat16,float}
Empty dtype={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
EmptyTensorList shape_type={int32,int64}
element_dtype={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Equal T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64}
Erf T={bfloat16,float}
Erfc T={bfloat16,float}
Exp T={bfloat16,complex64,float}
ExpandDims Tdim={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Expm1 T={bfloat16,complex64,float}
ExtractImagePatches T={bfloat16,float,int32,int64,uint32,uint64}
FFT Tcomplex={complex64}
FFT2D Tcomplex={complex64}
FFT3D Tcomplex={complex64}
FakeParam dtype={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
FakeQuantWithMinMaxArgs
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient
FakeQuantWithMinMaxVars
FakeQuantWithMinMaxVarsGradient
Fill index_type={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Floor T={bfloat16,float}
FloorDiv T={bfloat16,complex64,float,int32,int64}
FloorMod T={bfloat16,float,int32,int64}
FusedBatchNorm T={float}
FusedBatchNormGrad T={float}
FusedBatchNormGradV2 U={float}
T={bfloat16,float}
FusedBatchNormV2 U={float}
T={bfloat16,float}
Gather Tindices={int32,int64}
Tparams={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
GatherNd Tindices={int32,int64}
Tparams={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
GatherV2 Taxis={int32,int64}
Tindices={int32,int64}
Tparams={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
GetItem T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Greater T={bfloat16,float,int32,int64,uint32,uint64}
GreaterEqual T={bfloat16,float,int32,int64,uint32,uint64}
HSVToRGB T={bfloat16,float}
IFFT Tcomplex={complex64}
IFFT2D Tcomplex={complex64}
IFFT3D Tcomplex={complex64}
IRFFT
IRFFT2D
IRFFT3D
Identity T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,resource,uint32,uint64}
IdentityN T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,resource,uint32,uint64}
If Tout={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,resource,uint32,uint64}
Tin={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,resource,uint32,uint64}
Tcond={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,resource,uint32,uint64}
Imag Tout={float}
T={complex64}
InfeedDequeue dtype={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
InfeedDequeueTuple dtypes={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
InplaceAdd T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
InplaceUpdate T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Inv T={bfloat16,complex64,float,int32,int64}
Invert T={int32,int64,uint32,uint64}
InvertPermutation T={int32}
IsFinite T={bfloat16,float}
IsInf T={bfloat16,float}
IsNan T={bfloat16,float}
L2Loss T={bfloat16,float}
LRN T={bfloat16,float}
LRNGrad T={bfloat16,float}
LeakyRelu T={bfloat16,float}
LeakyReluGrad T={bfloat16,float}
LeftShift T={int32,int64,uint32,uint64}
Less T={bfloat16,float,int32,int64,uint32,uint64}
LessEqual T={bfloat16,float,int32,int64,uint32,uint64}
Lgamma T={bfloat16,float}
LinSpace Tidx={int32,int64}
T={bfloat16,float}
ListDiff out_idx={int32,int64}
T={int32,int64}
Log T={bfloat16,complex64,float}
Log1p T={bfloat16,complex64,float}
LogSoftmax T={bfloat16,float}
LogicalAnd
LogicalNot
LogicalOr
MatMul T={bfloat16,complex64,float}
MatrixBandPart Tindex={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
MatrixDiag T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
MatrixDiagPart T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
MatrixSetDiag T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
MatrixTriangularSolve T={complex64,float}
Max Tidx={int32,int64}
T={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
MaxPool T={bfloat16,float,int32,int64}
MaxPool3D T={bfloat16,float}
MaxPool3DGrad TInput={bfloat16,float}
T={bfloat16,float}
MaxPool3DGradGrad T={float}
MaxPoolGrad T={bfloat16,float,int32,int64,uint32,uint64}
MaxPoolGradGrad T={float}
MaxPoolGradGradV2 T={float}
MaxPoolGradV2 T={bfloat16,float,int32,int64,uint32,uint64}
MaxPoolV2 T={bfloat16,float,int32,int64}
Maximum T={bfloat16,float,int32,int64}
Mean Tidx={int32,int64}
T={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Min Tidx={int32,int64}
T={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Minimum T={bfloat16,float,int32,int64}
MirrorPad Tpaddings={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Mod T={bfloat16,float,int32,int64}
Mul T={bfloat16,complex64,float,int32,int64}
Multinomial output_dtype={int32,int64}
T={bfloat16,float,int32,int64,uint32,uint64}
Neg T={bfloat16,complex64,float,int32,int64}
NoOp
NonMaxSuppressionV4 T={float}
NotEqual T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64}
OneHot TI={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
OnesLike T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64}
OutfeedEnqueue dtype={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
OutfeedEnqueueTuple dtypes={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Pack T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Pad Tpaddings={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
PadV2 Tpaddings={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
ParallelDynamicStitch T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
PlaceholderWithDefault dtype={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Pow T={bfloat16,complex64,float,int32,int64}
PreventGradient T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Prod Tidx={int32,int64}
T={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Qr T={float}
QuantizeAndDequantizeV2 T={bfloat16,float}
QuantizeAndDequantizeV3 T={bfloat16,float}
RFFT
RFFT2D
RFFT3D
RGBToHSV T={bfloat16,float}
RandomShuffle T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
RandomStandardNormal T={int32,int64}
dtype={bfloat16,float}
RandomUniform T={int32,int64}
dtype={bfloat16,float}
RandomUniformInt T={int32,int64}
Tout={int32,int64}
Range Tidx={bfloat16,float,int32,int64}
Rank T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
ReadVariableOp dtype={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Real Tout={float}
T={complex64}
RealDiv T={bfloat16,complex64,float,int32,int64}
Reciprocal T={bfloat16,complex64,float,int32,int64}
ReciprocalGrad T={bfloat16,complex64,float}
RecvTPUEmbeddingActivations
Relu T={bfloat16,float,int32,int64,uint32,uint64}
Relu6 T={bfloat16,float,int32,int64,uint32,uint64}
Relu6Grad T={bfloat16,float,int32,int64,uint32,uint64}
ReluGrad T={bfloat16,float,int32,int64,uint32,uint64}
Reshape Tshape={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
ResizeBilinear T={bfloat16,float,int32,int64}
ResizeBilinearGrad T={bfloat16,float}
ResizeNearestNeighbor T={float,int32,int64}
ResourceApplyAdaMax T={bfloat16,float}
ResourceApplyAdadelta T={bfloat16,float}
ResourceApplyAdagrad T={bfloat16,float}
ResourceApplyAdagradDA T={bfloat16,float}
ResourceApplyAdam T={bfloat16,float}
ResourceApplyAddSign T={bfloat16,float}
ResourceApplyCenteredRMSProp T={bfloat16,float}
ResourceApplyFtrl T={bfloat16,float}
ResourceApplyFtrlV2 T={bfloat16,float}
ResourceApplyGradientDescent T={bfloat16,float}
ResourceApplyKerasMomentum T={bfloat16,float}
ResourceApplyMomentum T={bfloat16,float}
ResourceApplyPowerSign T={bfloat16,float}
ResourceApplyProximalAdagrad T={bfloat16,float}
ResourceApplyProximalGradientDescent T={bfloat16,float}
ResourceApplyRMSProp T={bfloat16,float}
ResourceGather Tindices={int32,int64}
dtype={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
ResourceScatterAdd Tindices={int32,int64}
dtype={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
ResourceScatterDiv Tindices={int32,int64}
dtype={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
ResourceScatterMax Tindices={int32,int64}
dtype={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
ResourceScatterMin Tindices={int32,int64}
dtype={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
ResourceScatterMul Tindices={int32,int64}
dtype={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
ResourceScatterNdAdd Tindices={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
ResourceScatterNdSub Tindices={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
ResourceScatterNdUpdate Tindices={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
ResourceScatterSub Tindices={int32,int64}
dtype={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
ResourceScatterUpdate Tindices={int32,int64}
dtype={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
ResourceStridedSliceAssign Index={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Reverse T={bool,complex64,float,int32,int64}
ReverseSequence Tlen={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
ReverseV2 T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64}
Tidx={int32,int64}
RightShift T={int32,int64,uint32,uint64}
Rint T={bfloat16,float}
Round T={bfloat16,complex64,float,int32,int64}
Rsqrt T={bfloat16,complex64,float}
RsqrtGrad T={bfloat16,complex64,float}
ScatterNd Tindices={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Select T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Selu T={bfloat16,float}
SeluGrad T={bfloat16,float}
SendTPUEmbeddingGradients
Shape out_type={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
ShapeN out_type={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Sigmoid T={bfloat16,complex64,float}
SigmoidGrad T={bfloat16,complex64,float}
Sign T={bfloat16,complex64,float,int32,int64}
Sin T={bfloat16,complex64,float}
Sinh T={bfloat16,complex64,float}
Size out_type={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Slice Index={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Snapshot T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Softmax T={bfloat16,float}
SoftmaxCrossEntropyWithLogits T={bfloat16,float}
Softplus T={bfloat16,float}
SoftplusGrad T={bfloat16,float}
Softsign T={bfloat16,float}
SoftsignGrad T={bfloat16,float}
SpaceToBatch Tpaddings={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
SpaceToBatchND Tblock_shape={int32,int64}
Tpaddings={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
SpaceToDepth T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
SparseMatMul Tb={bfloat16,float}
Ta={bfloat16,float}
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits Tlabels={int32,int64}
T={bfloat16,float}
SparseToDense Tindices={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Split T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
SplitV Tlen={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Sqrt T={bfloat16,complex64,float}
SqrtGrad T={bfloat16,complex64,float}
Square T={bfloat16,complex64,float,int32,int64}
SquaredDifference T={bfloat16,complex64,float,int32,int64}
Squeeze T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
StackCloseV2
StackPopV2 elem_type={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
StackPushV2 T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
StackV2 elem_type={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
StatelessIf Tout={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,resource,uint32,uint64}
Tin={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,resource,uint32,uint64}
Tcond={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,resource,uint32,uint64}
StatelessMultinomial output_dtype={int32,int64}
Tseed={int32}
T={bfloat16,float}
StatelessRandomNormal Tseed={int32}
T={int32,int64}
dtype={bfloat16,float}
StatelessRandomUniform Tseed={int32}
T={int32,int64}
dtype={bfloat16,float}
StatelessRandomUniformInt Tseed={int32}
T={int32,int64}
dtype={int32,int64}
StatelessTruncatedNormal Tseed={int32}
T={int32,int64}
dtype={bfloat16,float}
StatelessWhile T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,resource,uint32,uint64}
StopGradient T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
StridedSlice Index={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
StridedSliceGrad Index={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Sub T={bfloat16,complex64,float,int32,int64}
Sum Tidx={int32,int64}
T={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
SymbolicGradient Tout={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Tin={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
TPUEmbeddingActivations
Tan T={bfloat16,complex64,float,int32,int64}
Tanh T={bfloat16,complex64,float}
TanhGrad T={bfloat16,complex64,float}
TensorArrayCloseV3
TensorArrayConcatV3 dtype={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
TensorArrayGatherV3 dtype={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
TensorArrayGradV3
TensorArrayReadV3 dtype={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
TensorArrayScatterV3 T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
TensorArraySizeV3
TensorArraySplitV3 T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
TensorArrayV3 dtype={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
TensorArrayWriteV3 T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
TensorListElementShape shape_type={int32,int64}
TensorListPopBack element_dtype={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
TensorListPushBack element_dtype={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
TensorListReserve shape_type={int32,int64}
element_dtype={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Tile Tmultiples={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
TopKV2 T={bfloat16,float,int32,uint32}
Transpose Tperm={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
TruncateDiv T={bfloat16,complex64,float,int32,int64}
TruncateMod T={bfloat16,float,int32,int64}
TruncatedNormal T={int32,int64}
dtype={float}
Unpack T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
UnsortedSegmentMax Tnumsegments={int32,int64}
Tindices={int32,int64}
T={bfloat16,float,int32,int64,uint32,uint64}
UnsortedSegmentMin Tnumsegments={int32,int64}
Tindices={int32,int64}
T={bfloat16,float,int32,int64,uint32,uint64}
UnsortedSegmentProd Tnumsegments={int32,int64}
Tindices={int32,int64}
T={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
UnsortedSegmentSum Tnumsegments={int32,int64}
Tindices={int32,int64}
T={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
VarIsInitializedOp
VariableShape out_type={int32,int64}
While T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,resource,uint32,uint64}
Xdivy T={complex64,float}
XlaBroadcastHelper Tindices={int32,int64}
T={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
XlaConv Tindices={int32,int64}
T={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
XlaDequantize
XlaDot T={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
XlaDynamicSlice Tindices={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
XlaDynamicUpdateSlice Tindices={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
XlaHostCompute Toutputs={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Tinputs={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
XlaIf Tout={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,resource,uint32,uint64}
Tin={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,resource,uint32,uint64}
Tcond={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,resource,uint32,uint64}
XlaKeyValueSort V={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
K={bfloat16,float,int32,int64,uint32,uint64}
XlaPad Tindices={int32,int64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
XlaRecv dtype={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
XlaRecvFromHost Toutput={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
XlaReduce T={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
XlaReduceWindow Tindices={int32,int64}
T={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
XlaSelectAndScatter Tindices={int32,int64}
T={bfloat16,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
XlaSend T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
XlaSendToHost Tinput={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
XlaSort T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
XlaWhile T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,resource,uint32,uint64}
Xlogy T={complex64,float}
ZerosLike T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
_Arg T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,resource,uint32,uint64}
_ArrayToList out_types={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
_ListToArray T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
Tin={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,uint32,uint64}
_Retval T={bfloat16,bool,complex64,float,int32,int64,resource,uint32,uint64}