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Operand

パブリックインターフェイスオペランド

既知の間接サブクラス

All 、 AllToAll <T>、 AnonymousHashTable 、 AnonymousIteratorV3 、 AnonymousMultiDeviceIteratorV3 、 AnonymousMutableDenseHashTable 、 AnonymousMutableHashTable 、 AnonymousMutableHashTableOfTensors 、 Any 、 ApplyAdagradV2 <T>、 AssertCardinalityDataset 、 AssertNextDataset 、 AssertPrevDataset 、 AssertNextDataset 、 AssertPrevDataset 、Assign4Add < T5 など。

全て	テンソルの次元全体の要素の「論理積」を計算します。
AllToAll <T>	TPU レプリカ間でデータを交換するための Op。
匿名ハッシュテーブル	初期化されていない匿名ハッシュテーブルを作成します。
AnonymousIteratorV3	イテレーターリソースのコンテナー。
AnonymousMultiDeviceIteratorV3	マルチデバイスイテレータリソースのコンテナ。
AnonymousMutableDenseHashTable	テンソルをバッキングストアとして使用する空の匿名の可変ハッシュテーブルを作成します。
AnonymousMutableHashTable	空の無名可変ハッシュテーブルを作成します。
AnonymousMutableHashTableOfTensors	ベクトル値の空の無名可変ハッシュテーブルを作成します。
どれでも	テンソルの次元全体の要素の「論理和」を計算します。
ApplyAdagradV2 <T>	adagrad スキームに従って '*var' を更新します。
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	次に発生する変換をアサートする変換。
AssertPrevDataset	以前に発生した変換をアサートする変換。
<T>を割り当てる	'value' を割り当てて 'ref' を更新します。
AssignAdd <T>	'value' を追加して 'ref' を更新します。
AssignSub <T>	'ref' から 'value' を引いて 'ref' を更新します。
AutoShardDataset	入力データセットを分割するデータセットを作成します。
BandedTriangularSolve <T>
バリア	異なるグラフ実行間で持続するバリアを定義します。
BarrierIncompleteSize	指定されたバリア内の不完全な要素の数を計算します。
バリアレディサイズ	指定されたバリア内の完全な要素の数を計算します。
BatchMatMulV2 <T>	2 つのテンソルのスライスをバッチで乗算します。
BatchMatMulV3 <V>	2 つのテンソルのスライスをバッチで乗算します。
BatchToSpace <T>	タイプ T の 4 次元テンソルの BatchToSpace。
BatchToSpaceNd <T>	タイプ T の ND テンソルの BatchToSpace。
BesselI0 <T は数を拡張します>
BesselI1 <T 拡張数>
BesselJ0 <T 拡張番号>
BesselJ1 <T 拡張数>
BesselK0 <T 拡張番号>
BesselK0e <T 拡張数>
BesselK1 <T 拡張番号>
BesselK1e <T 拡張番号>
BesselY0 <T 拡張数>
BesselY1 <T 拡張番号>
ビットキャスト<U>	データをコピーせずに、テンソルをある型から別の型にビットキャストします。
BoostedTreesAggregateStats	バッチの累積統計の概要を集計します。
BoostedTreesCenterバイアス	トレーニングデータ (バイアス) から事前確率を計算し、最初のノードにロジットの事前確率を入力します。
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	BoostedTreesEnsembleResource へのハンドルを作成します
BoostedTreesExampleDebugOutputs	各例のデバッグ/モデルの解釈可能性の出力。
BoostedTreesMakeStatsSummary	バッチの累積統計の要約を作成します。
BoostedTreesPredict	入力インスタンスで複数の加法回帰アンサンブル予測子を実行し、ロジットを計算します。
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	BoostedTreesQuantileStreamResource へのハンドルを作成します。
BroadcastDynamicShape <T extends Number>	s0 op s1 の shape をブロードキャストで返します。
BroadcastTo <T>	互換性のある形状の配列をブロードキャストします。
バケット化	「境界」に基づいて「入力」をバケット化します。
CSRSparseMatrixToDense <T>	(おそらくバッチ処理された) CSRSparseMatrix を密に変換します。
CSVデータセット
CSVDatasetV2
CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T は数値を拡張します>	NaN、-Inf、および +Inf 値のテンソルをチェックします。
ChooseFastestDataset
ClipByValue <T>	テンソル値を指定された最小値と最大値にクリップします。
CollateTPUEmbeddingMemory	すべてのホストから文字列でエンコードされたメモリ構成プロトコルをマージする op。
CollectiveAllToAllV2 <T extends Number>	同じ型と形状の複数のテンソルを相互に交換します。
CollectiveAllToAllV3 <T extends Number>	同じ型と形状の複数のテンソルを相互に交換します。
CollectiveBcastRecvV2 <U>	別のデバイスからブロードキャストされたテンソル値を受信します。
CollectiveBcastSendV2 <T>	テンソル値を 1 つ以上の他のデバイスにブロードキャストします。
CollectiveGather <T extends Number>	同じ型と形状の複数のテンソルを相互に蓄積します。
CollectiveGatherV2 <T extends Number>	同じ型と形状の複数のテンソルを相互に蓄積します。
CollectiveInitializeCommunicator	一括操作用のグループを初期化します。
CollectivePermute <T>	複製された TPU インスタンス間でテンソルを並べ替える Op。
CollectiveReduceScatterV2 <T extends Number>	同じ型と形状の複数のテンソルを相互に削減し、結果を分散させます。
CollectiveReduceV2 <T extends Number>	同じ型と形状の複数のテンソルを相互に削減します。
CollectiveReduceV3 <T extends Number>	同じ型と形状の複数のテンソルを相互に削減します。
CompositeTensorVariantFromComponents	`ExtensionType` 値を `variant` スカラー Tensor にエンコードします。
CompressElement	データセット要素を圧縮します。
ComputeBatchSize	データセット sans 部分バッチの静的バッチサイズを計算します。
ComputeDedupDataTupleMask	op は、埋め込みコアからの重複排除データのタプルマスクを計算します。
連結<T>	1 つの次元に沿ってテンソルを連結します。
ConfigureAndInitializeGlobalTPU	分散 TPU システムの集中型構造を設定する op。
ConfigureDistributedTPU	分散 TPU システムの集中構造をセットアップします。
TPUEmbeddingHost の構成	ホストで TPUEmbedding ソフトウェアを構成する op。
TPUEmbeddingMemory の構成	ホストで TPUEmbedding ソフトウェアを構成する op。
定数<T>	定数値を生成する演算子。
Conv2DBackpropFilterV2 <T extends Number>	フィルターに関する畳み込みの勾配を計算します。
Conv2DBackpropInputV2 <T extends Number>	入力に対する畳み込みの勾配を計算します。
コピー<T>	CPU から CPU または GPU から GPU にテンソルをコピーします。
コピーホスト<T>	テンソルをホストにコピーします。
CopyToMesh <T>
CopyToMeshGrad <T>
CountUpTo <T extends Number>	'limit' に達するまで 'ref' をインクリメントします。
CrossReplicaSum <T extends Number>	レプリケートされた TPU インスタンス全体で入力を合計する Op。
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extends Number>	CudnnRNN パラメータを標準形式から使用可能な形式に変換します。
CumulativeLogsumexp <T extends Number>	`axis` に沿ってテンソル `x` の累積積を計算します。
DataServiceDataset	tf.data サービスからデータを読み取るデータセットを作成します。
DataServiceDatasetV2	tf.data サービスからデータを読み取るデータセットを作成します。
データセットカーディナリティ	`input_dataset` のカーディナリティを返します。
DatasetFromGraph	指定された `graph_def` からデータセットを作成します。
DatasetToGraphV2	`input_dataset` を表すシリアル化された GraphDef を返します。
Dawsn <T extends Number>
DebugGradientIdentity <T>	勾配デバッグの恒等操作。
DebugGradientRefIdentity <T>	勾配デバッグの恒等操作。
DebugIdentity <T>	デバッグ用の非 Ref 型入力テンソルの恒等マッピングを提供します。
DebugIdentityV2 <T>	Identity V2 Op. をデバッグします。
DebugNanCount	NaN 値カウンタのデバッグ Op.
DebugNumericSummary	デバッグ数値要約 Op.
DebugNumericSummaryV2 <U は数値を拡張します>	Debug Numeric Summary V2 Op.
DecodeImage <T extends Number>	decode_bmp、decode_gif、decode_jpeg、decode_png の関数。
DecodePaddedRaw <T extends Number>	文字列のバイトを数値のベクトルとして再解釈します。
ディープコピー<T>	x のコピーを作成します。
DenseBincount <U 拡張番号>	整数配列内の各値の出現回数をカウントします。
DenseToCSRSparseMatrix	密なテンソルを (おそらくバッチ化された) CSRSparseMatrix に変換します。
DestroyTemporaryVariable <T>	一時変数を破棄し、その最終値を返します。
デバイスインデックス	op が実行するデバイスのインデックスを返します。
DirectedInterleaveDataset	`N` データセットの固定リストでの `InterleaveDataset` の代替。
DrawBoundingBoxesV2 <T extends Number>	画像のバッチにバウンディングボックスを描画します。
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
DummySeedGenerator
ダイナミックステッチ<T>	`data` テンソルの値を単一のテンソルにインターリーブします。
編集距離	(場合によっては正規化された) レーベンシュタイン編集距離を計算します。
アインサム<T>	アインシュタインの総和規則によるテンソルの縮約。
空<T>	指定された形状でテンソルを作成します。
空のテンソルリスト	空のテンソルリストを作成して返します。
空のテンソルマップ	空のテンソルマップを作成して返します。
EncodeProto	op は、入力テンソルで提供された protobuf メッセージをシリアル化します。
確実な形状<T>	テンソルの形状が期待される形状と一致することを保証します。
<T>を入力してください	子フレームを作成または検索し、子フレームで「data」を使用できるようにします。
Erfinv <T は数値を拡張します>
ユークリッドノルム<T>	テンソルの次元全体の要素のユークリッドノルムを計算します。
ExecuteTPUEmbeddingPartitioner	中央構成で TPUEmbedding パーティショナーを実行する op TPUEmbedding 操作に必要な HBM サイズ (バイト単位) を計算します。
終了<T>	現在のフレームから親フレームに移動します。
ExpandDims <T>	1 の次元をテンソルの形状に挿入します。
実験的なAutoShardDataset	入力データセットを分割するデータセットを作成します。
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	「input_dataset」の各要素のバイトサイズを StatsAggregator に記録します。
実験的なChooseFastestDataset
実験的データセットカーディナリティ	`input_dataset` のカーディナリティを返します。
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset	入力要素を SparseTensor にバッチ処理するデータセットを作成します。
ExperimentalLatencyStatsDataset	StatsAggregator で「input_dataset」要素を生成する際のレイテンシを記録します。
ExperimentalMatchingFilesDataset
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	オペレーション内の最大並列処理をオーバーライドするデータセットを作成します。
ExperimentalParseExampleDataset	`Example` proto を DT_STRING のベクトルとして含む `input_dataset` を、解析された機能を表す `Tensor` または `SparseTensor` オブジェクトのデータセットに変換します。
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset	カスタムスレッドプールを使用して「input_dataset」を計算するデータセットを作成します。
ExperimentalRandomDataset	疑似乱数を返す Dataset を作成します。
ExperimentalRebatchDataset	バッチサイズを変更するデータセットを作成します。
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
ExperimentalSlidingWindowDataset	`input_dataset` にスライディングウィンドウを渡すデータセットを作成します。
実験的SqlDataset	SQL クエリを実行し、結果セットの行を出力するデータセットを作成します。
ExperimentalStatsAggregatorHandle	統計マネージャーリソースを作成します。
ExperimentalStatsAggregatorSummary	指定された統計マネージャーによって記録された統計の概要を生成します。
実験的なUnbatchDataset	入力の要素を複数の要素に分割するデータセット。
Exint <T は数値を拡張します>
ExtractGlimpseV2	入力テンソルから一瞥を抽出します。
ExtractVolumePatches <T extends Number>	`input` から `patches` を抽出し、`"depth"` 出力次元に配置します。
<U>を埋める	スカラー値で満たされたテンソルを作成します。
FinalizeDataset	`input_dataset` に`tf.data.Options`を適用してデータセットを作成します。
指紋	指紋値を生成します。
FresnelCos <T extends Number>
FresnelSin <T extends Number>
集める<T>	`indexes` に従って `params` 軸 `axis` からスライスを収集します。
収集<T>	`params` から `indices` で指定された形状の Tensor にスライスを収集します。
GetOptions	`input_dataset` に添付された`tf.data.Options`を返します。
GetSessionHandle	入力テンソルを現在のセッションの状態に保存します。
GetSessionTensor <T>	ハンドルで指定されたテンソルの値を取得します。
GuaranteeConst <T>	入力テンソルが定数であることを TF ランタイムに保証します。
ハッシュ表	初期化されていないハッシュテーブルを作成します。
HistogramFixedWidth <U extends Number>	値のヒストグラムを返します。
アイデンティティ<T>	入力テンソルまたは値と同じ形状と内容を持つテンソルを返します。
IgnoreErrorsDataset	エラーを無視して「input_dataset」の要素を含むデータセットを作成します。
ImageProjectiveTransformV2 <T extends Number>	指定された変換を各イメージに適用します。
ImageProjectiveTransformV3 <T extends Number>	指定された変換を各イメージに適用します。
ImmutableConst <T>	メモリ領域から不変のテンソルを返します。
InfeedDequeue <T>	計算に渡される値のプレースホルダー op。
InplaceAdd <T>	x の指定された行に v を追加します。
InplaceSub <T>	`v` を `x` の指定された行から減算します。
InplaceUpdate <T>	指定された行 'i' を値 'v' で更新します。
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	ツリーアンサンブルが初期化されているかどうかを確認します。
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	分位ストリームが初期化されているかどうかを確認します。
IsTPUEmbeddingInitialized	TPU Embedding が分散 TPU システムで初期化されるかどうか。
IsVariableInitialized	テンソルが初期化されているかどうかを確認します。
IteratorGetDevice	resource が配置されているデバイスの名前を返します。
KMC2Chain初期化	シードセットに追加するデータポイントのインデックスを返します。
KmeansPlusPlus初期化	KMeans++ 基準を使用して入力の num_to_sample 行を選択します。
KthOrderStatistic	データセットの K 次統計を計算します。
LMDBデータセット	1 つ以上の LMDB ファイルにキーと値のペアを出力するデータセットを作成します。
LinSpace <T extends Number>	間隔で値を生成します。
リストデータセット	各 `tensor` を 1 回発行するデータセットを作成します。
LookupTableFind <U>	テーブル内のキーを検索し、対応する値を出力します。
LookupTableSize	指定されたテーブルの要素数を計算します。
ループ条件	入力を出力に転送します。
LowerBound <U は数値を拡張>	各行に沿って lower_bound(sorted_search_values, values) を適用します。
MakeUnique	非バッチディメンションのすべての要素を一意にしますが、「近い」ようにします。それらの初期値。
MapIncompleteSize	Op は、基になるコンテナー内の不完全な要素の数を返します。
マップサイズ	Op は、基になるコンテナー内の要素の数を返します。
MatrixDiagPartV2 <T>	バッチ化されたテンソルのバッチ化された対角部分を返します。
MatrixDiagPartV3 <T>	バッチ化されたテンソルのバッチ化された対角部分を返します。
MatrixDiagV2 <T>	指定されたバッチ化された対角値を持つバッチ化された対角テンソルを返します。
MatrixDiagV3 <T>	指定されたバッチ化された対角値を持つバッチ化された対角テンソルを返します。
MatrixSetDiagV2 <T>	新しいバッチ化された対角値を持つバッチ化された行列テンソルを返します。
MatrixSetDiagV3 <T>	新しいバッチ化された対角値を持つバッチ化された行列テンソルを返します。
最大<T>	テンソルの次元全体の要素の最大値を計算します。
MaxIntraOpParallelismDataset	オペレーション内の最大並列処理をオーバーライドするデータセットを作成します。
MergeDedupData	op は、整数テンソルと浮動小数点テンソルの要素を XLA タプルとして重複排除データにマージします。
最小<T>	テンソルの次元全体の要素の最小値を計算します。
ミラーパッド<T>	ミラーリングされた値でテンソルをパディングします。
MirrorPadGrad <T>	`MirrorPad` op のグラデーション op。
ムルノナン<T>	x * y 要素ごとに返します。
MutableDenseHashTable	バッキングストアとしてテンソルを使用する空のハッシュテーブルを作成します。
ミュータブルハッシュテーブル	空のハッシュテーブルを作成します。
MutableHashTableOfTensors	空のハッシュテーブルを作成します。
ミューテックス	MutexLock でロックできる Mutex リソースを作成します。
ミューテックスロック	ミューテックスリソースをロックします。
NcclAllReduce <T extends Number>	すべての入力テンソルにわたるリダクションを含むテンソルを出力します。
NcclBroadcast <T extends Number>	出力に接続されているすべてのデバイスに「入力」を送信します。
NcclReduce <T extends Number>	`reduction` を使用して `num_devices` から `input` を単一のデバイスに減らします。
Ndtri <T は数値を拡張します>
NextAfter <T extends Number>	`x2` の方向にある `x1` の次の表現可能な値を要素ごとに返します。
次の反復<T>	その入力を次の反復で使用できるようにします。
NonDeterministicInts <U>	一部の整数を非決定論的に生成します。
NonSerializableDataset
ワンホット<U>	ワンホットテンソルを返します。
ワンズライク<T>	x と同じ形状と型を持つ 1 のテンソルを返します。
OptimizeDatasetV2	関連する最適化を `input_dataset` に適用してデータセットを作成します。
オプションデータセット	`input_dataset` に tf.data.Options を添付してデータセットを作成します。
OrderedMapIncompleteSize	Op は、基になるコンテナー内の不完全な要素の数を返します。
OrderedMapSize	Op は、基になるコンテナー内の要素の数を返します。
OutfeedDequeue <T>	計算アウトフィードから単一のテンソルを取得します。
OutfeedDequeueV2 <T>	計算アウトフィードから単一のテンソルを取得します。
出力<T>	`Operation`によって生成されたテンソルへのシンボリックハンドル。
パッド<T>	テンソルをパディングします。
ParallelBatchDataset
ParallelConcat <T>	最初の次元に沿って `N` テンソルのリストを連結します。
ParallelDynamicStitch <T>	`data` テンソルの値を単一のテンソルにインターリーブします。
ParseExampleDatasetV2	`Example` proto を DT_STRING のベクトルとして含む `input_dataset` を、解析された機能を表す `Tensor` または `SparseTensor` オブジェクトのデータセットに変換します。
プレースホルダー<T>	計算に渡される値のプレースホルダー op。
PlaceholderWithDefault <T>	出力がフィードされない場合に「入力」を通過するプレースホルダー op。
事前線形化	1 つの Tensor 値を不透明なバリアントテンソルに線形化する op。
PrelinearizeTuple	複数のテンソル値を不透明なバリアントテンソルに線形化する op。
PrivateThreadPoolDataset	カスタムスレッドプールを使用して「input_dataset」を計算するデータセットを作成します。
製品<T>	テンソルの次元全体の要素の積を計算します。
QuantizeAndDequantizeV4 <T extends Number>	テンソルを量子化してから逆量子化します。
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number>
RaggedBincount <U 拡張番号>	整数配列内の各値の出現回数をカウントします。
RaggedTensorToTensor <U>	不規則なテンソルから密なテンソルを作成し、その形状を変更する可能性があります。
RaggedTensorToVariant	`RaggedTensor` を `variant` Tensor にエンコードします。
RaggedTensorToVariantGradient <U>	`RaggedTensorToVariant` の勾配を計算するために使用されるヘルパー。
RandomDatasetV2	疑似乱数を返す Dataset を作成します。
RandomIndexShuffle <T extends Number>	[0, ..., max_index] の順列で `value` の位置を出力します。
Range <T extends Number>	数列を作成します。
ランク	テンソルのランクを返します。
ReadVariableOp <T>	変数の値を読み取ります。
RebatchDataset	バッチサイズを変更するデータセットを作成します。
RebatchDatasetV2	バッチサイズを変更するデータセットを作成します。
受信<T>	recv_device の send_device から名前付きテンソルを受け取ります。
すべてを削減	テンソルの次元全体の要素の「論理積」を計算します。
ReduceAny	テンソルの次元全体の要素の「論理和」を計算します。
ReduceMax <T>	テンソルの次元全体の要素の最大値を計算します。
ReduceMin <T>	テンソルの次元全体の要素の最小値を計算します。
ReduceProd <T>	テンソルの次元全体の要素の積を計算します。
リデュースサム<T>	テンソルの次元全体の要素の合計を計算します。
RefEnter <T>	子フレームを作成または検索し、子フレームで「data」を使用できるようにします。
RefExit <T>	現在のフレームから親フレームに移動します。
RefIdentity <T>	入力参照テンソルと同じ参照テンソルを返します。
RefNextIteration <T>	その入力を次の反復で使用できるようにします。
RefSelect <T>	「inputs」の「index」番目の要素を「output」に転送します。
RegisterDataset	データセットを tf.data サービスに登録します。
RegisterDatasetV2	データセットを tf.data サービスに登録します。
再レイアウト<T>
RelayoutGrad <T>
変形<T>	テンソルを再形成します。
ResourceAccumulatorNumAccumulated	指定されたアキュムレータに集約された勾配の数を返します。
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>	指定された ConditionalAccumulator で平均勾配を抽出します。
ResourceConditionalAccumulator	勾配を集約するための条件付きアキュムレータ。
ResourceCountUpTo <T extends Number>	「制限」に達するまで、「リソース」が指す変数を増分します。
リソース収集<U>	resource が指す変数から index に従ってスライスを集める。
ResourceGatherNd <U>
取得TPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	SGD 埋め込みパラメータを取得します。
逆<T>	テンソルの特定の次元を反転します。
逆シーケンス<T>	可変長スライスを反転します。
RewriteDataset
RiscAbs <T extends Number>
RiscAdd <T extends Number>	x + y 要素ごとに返します。
RiscBinaryArithmetic <T extends Number>
リスクバイナリ比較
RiscBitcast <U>
RiscBroadcast <T>
リスクキャスト<U>
RiscCeil <T は数値を拡張します>
RiscCholesky <T extends Number>
RiscConcat <T>
RiscConv <T extends Number>
RiscCos <T extends Number>
RiscDiv <T extends Number>
RiscDot <T は番号を拡張します>
RiscExp <T extends Number>
RiscFft <T>
RiscFloor <T extends Number>
リスク収集<T>
RiscImag <U は番号を拡張>
リスクは有限です
RiscLog <T extends Number>
RiscLogicalAnd
RiscLogicalNot
危険な論理的または
RiscMax <T extends Number>	要素ごとに max(x, y) を返します。
RiscMin <T extends Number>
RiscMul <T extends Number>
RiscNeg <T は数値を拡張します>
RiscPad <T extends Number>
RiscPool <T extends Number>
RiscPow <T extends Number>
リスクランダムユニフォーム
RiscReal <U 拡張番号>
RiscReduce <T extends Number>
RiscRem <T extends Number>
RiscReshape <T extends Number>
RiscReverse <T extends Number>
RiscScatter <U 拡張番号>
RiscShape <U は番号を拡張します>
RiscSign <T extends Number>
RiscSlice <T extends Number>
RiscSort <T extends Number>
RiscSqueeze <T>
RiscSub <T extends Number>
RiscTranspose <T>
RiscTriangularSolve <T extends Number>
RiscUnary <T extends Number>
RngReadAndSkip	カウンターベースの RNG のカウンターを進めます。
ロール<T>	テンソルの要素を軸に沿って回転させます。
SamplingDataset	別のデータセットのコンテンツのベルヌーイ標本を取るデータセットを作成します。
ScaleAndTranslate
ScaleAndTranslateGrad <T extends Number>
ScatterAdd <T>	変数参照にまばらな更新を追加します。
ScatterDiv <T>	スパース更新によって変数参照を分割します。
ScatterMax <T extends Number>	`max` 操作を使用して、まばらな更新を変数参照に減らします。
ScatterMin <T extends Number>	「min」操作を使用して、まばらな更新を変数参照に減らします。
ScatterMul <T>	スパース更新を変数参照に乗算します。
ScatterNd <U>	`updates` を `index` に従って形状 `shape` のテンソルに分散します。
ScatterNdAdd <T>	Variable 内の個々の値またはスライスにスパース加算を適用します。
ScatterNdMax <T>	要素ごとの最大値を計算します。
ScatterNdMin <T>	要素ごとの最小値を計算します。
ScatterNdNonAliasingAdd <T>	個々の値またはスライスを使用して「入力」にスパース加算を適用しますインデックス `indexes` に従って `updates` から。
ScatterNdSub <T>	変数の個々の値またはスライスにスパース減算を適用します。
ScatterNdUpdate <T>	特定の範囲内の個々の値またはスライスにまばらな「更新」を適用します「インデックス」に従って変数。
ScatterSub <T>	まばらな更新を変数参照から減算します。
ScatterUpdate <T>	スパース更新を変数参照に適用します。
SegmentMaxV2 <T extends Number>	テンソルのセグメントに沿った最大値を計算します。
SegmentMinV2 <T extends Number>	テンソルのセグメントに沿った最小値を計算します。
SegmentProdV2 <T>	テンソルのセグメントに沿って積を計算します。
SegmentSumV2 <T>	テンソルのセグメントに沿って合計を計算します。
SelectV2 <T>
SetSize	入力 `set` の最後の次元に沿った一意の要素の数。
シェイプ<U 拡張番号>	テンソルの形状を返します。
シャードデータセット	このデータセットの 1/`num_shards` のみを含む `Dataset` を作成します。
ShuffleAndRepeatDatasetV2
ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV3
シャットダウンTPUシステム	TPU システムをシャットダウンする op。
サイズ<U拡張番号>	テンソルのサイズを返します。
SleepDataset
スライス<T>	「入力」からスライスを返します。
SlidingWindowDataset	`input_dataset` にスライディングウィンドウを渡すデータセットを作成します。
スナップショット<T>	入力テンソルのコピーを返します。
スナップショットデータセット	スナップショットへの書き込み/スナップショットからの読み取りを行うデータセットを作成します。
SnapshotDatasetReader
SnapshotNestedDatasetReader
SobolSample <T extends Number>	ソボルシーケンスからポイントを生成します。
SpaceToBatchNd <T>	タイプ T の ND テンソルの SpaceToBatch。
SparseApplyAdagradV2 <T>	adagrad スキームに従って、「var」と「accum」の関連エントリを更新します。
SparseBincount <U extends Number>	整数配列内の各値の出現回数をカウントします。
SparseMatrixAdd	2 つの CSR 行列のスパース加算、C = alpha * A + beta * B.
SparseMatrixMatMul <T>	疎行列と密行列を行列乗算します。
SparseMatrixMul	疎行列と密テンソルの要素ごとの乗算。
SparseMatrixNNZ	`sparse_matrix` の非ゼロの数を返します。
SparseMatrixOrderingAMD	`input` の近似最小次数 (AMD) 順序を計算します。
SparseMatrixSoftmax	CSRSparseMatrix のソフトマックスを計算します。
SparseMatrixSoftmaxGrad	SparseMatrixSoftmax op の勾配を計算します。
SparseMatrixSparseCholesky	`input` の疎コレスキー分解を計算します。
SparseMatrixSparseMatMul	スパース行列は、2 つの CSR 行列 a と b を乗算します。
SparseMatrixTranspose	CSRSparseMatrix の内部 (行列) 次元を転置します。
SparseMatrixZeros	形状が「dense_shape」のすべてゼロの CSRSparseMatrix を作成します。
SparseSegmentSumGrad <T extends Number>	SparseSegmentSum の勾配を計算します。
SparseTensorToCSRSparseMatrix	SparseTensor を (おそらくバッチ処理された) CSRSparseMatrix に変換します。
スペンス<T は番号を拡張します>
スクイーズ<T>	テンソルの形状からサイズ 1 の次元を削除します。
スタック<T>	`N` ランクの `R` テンソルのリストを 1 つのランク `(R+1)` テンソルにパックします。
ステージサイズ	Op は、基になるコンテナー内の要素の数を返します。
StatefulRandomBinomial <V extends Number>
StatefulStandardNormal <U>	正規分布からランダムな値を出力します。
StatefulStandardNormalV2 <U>	正規分布からランダムな値を出力します。
StatefulTruncatedNormal <U>	切り捨てられた正規分布からランダムな値を出力します。
StatefulUniform <U>	一様分布からランダムな値を出力します。
StatefulUniformFullInt <U>	一様分布からランダムな整数を出力します。
StatefulUniformInt <U>	一様分布からランダムな整数を出力します。
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number>
StatelessRandomBinomial <W extends Number>	二項分布から決定論的疑似乱数乱数を出力します。
StatelessRandomGammaV2 <V は数値を拡張>	ガンマ分布から決定論的疑似乱数乱数を出力します。
StatelessRandomGammaV3 <U 拡張番号>	ガンマ分布から決定論的疑似乱数乱数を出力します。
StatelessRandomGetAlg	デバイスに基づいて最適なカウンターベースの RNG アルゴリズムを選択します。
StatelessRandomNormalV2 <U 拡張番号>	正規分布から決定論的疑似乱数値を出力します。
StatelessRandomPoisson <W extends Number>	ポアソン分布から決定論的疑似乱数乱数を出力します。
StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number>	一様分布から決定論的疑似乱数ランダム整数を出力します。
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number>	一様分布から決定論的疑似乱数ランダム整数を出力します。
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number>	一様分布から決定論的疑似乱数ランダム整数を出力します。
StatelessRandomUniformV2 <U 拡張番号>	一様分布から決定論的疑似乱数乱数値を出力します。
StatelessShuffle <T>	最初の次元に沿ってテンソルをランダムかつ決定論的にシャッフルします。
StatelessTruncatedNormalV2 <U 拡張番号>	切り捨てられた正規分布から決定論的な疑似乱数値を出力します。
StatsAggregatorHandleV2
StopGradient <T>	勾配計算を停止します。
StridedSlice <T>	`input` からストライドスライスを返します。
StridedSliceAssign <T>	`value` を `ref` のスライスされた左辺値参照に代入します。
StridedSliceGrad <U>	StridedSlice のグラデーションを返します。
StringLower	すべての大文字をそれぞれの小文字の置換に変換します。
文字列アッパー	すべての小文字をそれぞれの大文字置換に変換します。
合計<T>	テンソルの次元全体の要素の合計を計算します。
TPU コンパイル結果	TPU コンパイルの結果を返します。
TPUEmbeddingActivations	TPU 埋め込みの差別化を可能にする op。
TPU序数セレクター	TPU コアセレクター Op.
TPUPartitionedInput <T>	分割された入力のリストをグループ化する op。
TPUPartitionedInputV2 <T>	分割された入力のリストをグループ化する op。
TPUReplicatedInput <T>	N 個の入力を N 方向に複製された TPU 計算に接続します。
TPUラウンドロビン	TPU コアでのラウンドロビン負荷分散。
一時変数<T>	変更される可能性がありますが、単一のステップ内でのみ持続するテンソルを返します。
TensorArrayGather <T>	TensorArray から特定の要素を出力 `value` に収集します。
TensorArrayPack <T>
TensorArrayRead <T>	TensorArray から出力 `value` に要素を読み取ります。
TensorArrayScatter	入力値のデータを特定の TensorArray 要素に分散させます。
TensorArraySize	TensorArray の現在のサイズを取得します。
TensorArraySplit	入力値のデータを TensorArray 要素に分割します。
TensorArrayUnpack
TensorArrayWrite	要素を tensor_array にプッシュします。
TensorListConcatLists
TensorListElementShape <T extends Number>	テンソルとして指定されたリストの要素の形状。
TensorListFromTensor	積み重ねたときに `tensor` の値を持つ TensorList を作成します。
TensorListGather <T>	TensorList にインデックスを付けて Tensor を作成します。
TensorListGetItem <T>
TensorListLength	入力テンソルリスト内のテンソルの数を返します。
TensorListPushBack	渡された `Tensor` を最後の要素として持ち、指定されたリストの他の要素を `input_handle` に持つリストを返します。
TensorListPushBackBatch
TensorListReserve	空の要素を持つ指定されたサイズのリスト。
TensorListResize	リストのサイズを変更します。
TensorListScatter	Tensor にインデックスを付けることによって TensorList を作成します。
TensorListScatterIntoExistingList	入力リストのインデックスでテンソルを散布します。
TensorListScatterV2	Tensor にインデックスを付けることによって TensorList を作成します。
TensorListSetItem
TensorListSplit	テンソルをリストに分割します。
TensorListStack <T>	リスト内のすべてのテンソルをスタックします。
TensorMapErase	与えられたキーからの項目が消去されたテンソルマップを返します。
TensorMapHasKey	指定されたキーがマップに存在するかどうかを返します。
TensorMapInsert	指定されたキーと値のペアが挿入された「input_handle」であるマップを返します。
TensorMapLookup <U>	テンソルマップの指定されたキーから値を返します。
TensorMapSize	入力テンソルマップ内のテンソルの数を返します。
TensorMapStackKeys <T>	テンソルマップ内のすべてのキーのテンソルスタックを返します。
TensorScatterAdd <T>	「インデックス」に従って既存のテンソルに疎な「更新」を追加します。
TensorScatterMax <T>	要素ごとの最大値を取るテンソルにスパース更新を適用します。
TensorScatterMin <T>
TensorScatterSub <T>	「インデックス」に従って、既存のテンソルから疎な「更新」を減算します。
TensorScatterUpdate <T>	`indexes` に従って既存のテンソルに `updates` を分散させます。
TensorStridedSliceUpdate <T>	`value` を `input` のスライスされた左辺値参照に代入します。
スレッドプールデータセット	カスタムスレッドプールを使用して「input_dataset」を計算するデータセットを作成します。
スレッドプールハンドル	カスタムスレッドプールを使用して「input_dataset」を計算するデータセットを作成します。
タイル<T>	与えられたテンソルを並べてテンソルを構築します。
タイムスタンプ	エポックからの時間を秒単位で提供します。
ブール	テンソルをスカラー述語に変換します。
TpuHandleToProtoKey	XRT の uid ハンドルを TensorFlow に適した入力形式に変換します。
TridiagonalMatMul <T>	三重対角行列で積を計算します。
TridiagonalSolve <T>	三重対角連立方程式を解きます。
アンバッチ<T>	単一の出力 Tensor に対する Batch の操作を逆にします。
UnbatchGrad <T>	Unbatch の勾配。
Unicodeエンコード	int のテンソルを Unicode 文字列にエンコードします。
UniformDequantize <U extends Number>	Perform dequantization on the quantized Tensor `input`.
UniformQuantize <U>	Perform quantization on Tensor `input`.
UniformQuantizedAdd <T>	Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`.
UniformQuantizedClipByValue <T>	Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`.
UniformQuantizedConvolution <U>	Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number>	Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformQuantizedDot <U>	Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`.
UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number>	Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformRequantize <U>	Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters.
UniqueDataset	Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`.
UnravelIndex <T extends Number>	Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays.
UnsortedSegmentJoin
UnwrapDatasetVariant
UpperBound <U extends Number>	Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row.
VarHandleOp	Creates a handle to a Variable resource.
VarIsInitializedOp	Checks whether a resource handle-based variable has been initialized.
Variable <T>	Holds state in the form of a tensor that persists across steps.
VariableShape <T extends Number>	Returns the shape of the variable pointed to by `resource`.
Where	Returns locations of nonzero / true values in a tensor.
Where3 <T>	Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`.
WindowOp
WorkerHeartbeat	Worker heartbeat op.
WrapDatasetVariant
XlaConcatND <T>	Concats input tensor across all dimensions.
XlaRecvFromHost <T>	An op to receive a tensor from the host.
XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData	Receives deduplication data (indices and weights) from the embedding core.
Xlog1py <T>	Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise.
Zeros <T>	An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`.
ZerosLike <T>	Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x.

Interface implemented by operands of a TensorFlow operation.

Example usage:

// The "decodeJpeg" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Operand&lt;UInt8&gt; decodeJpeg = ops.image().decodeJpeg(...);
 ops.math().cast(decodeJpeg, DataType.FLOAT);

 // The output "y" of the "unique" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Output&lt;Integer&gt; y = ops.array().unique(...).y();
 ops.math().cast(y, Float.class);

 // The "split" operation can be used as operand list to the "concat" operation
 Iterable&lt;? extends Operand&lt;Float&gt;&gt; split = ops.array().split(...);
 ops.array().concat(0, split);

公開メソッド

abstract Output <T>

asOutput ()

テンソルのシンボリックハンドルを返します。

公開メソッド

public abstract Output <T> asOutput ()

テンソルのシンボリックハンドルを返します。

TensorFlow 操作への入力は、別の TensorFlow 操作の出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリックハンドルを取得するために使用されます。

All , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTableOfTensors , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertPrevDataset , Assign <T>, AssignAdd <T>, and 475 others.

All	Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor.
AllToAll <T>	An Op to exchange data across TPU replicas.
AnonymousHashTable	Creates a uninitialized anonymous hash table.
AnonymousIteratorV3	A container for an iterator resource.
AnonymousMultiDeviceIteratorV3	A container for a multi device iterator resource.
AnonymousMutableDenseHashTable	Creates an empty anonymous mutable hash table that uses tensors as the backing store.
AnonymousMutableHashTable	Creates an empty anonymous mutable hash table.
AnonymousMutableHashTableOfTensors	Creates an empty anonymous mutable hash table of vector values.
Any	Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor.
ApplyAdagradV2 <T>	Update '*var' according to the adagrad scheme.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	A transformation that asserts which transformations happen next.
AssertPrevDataset	A transformation that asserts which transformations happened previously.
Assign <T>	Update 'ref' by assigning 'value' to it.
AssignAdd <T>	Update 'ref' by adding 'value' to it.
AssignSub <T>	Update 'ref' by subtracting 'value' from it.
AutoShardDataset	Creates a dataset that shards the input dataset.
BandedTriangularSolve <T>
Barrier	Defines a barrier that persists across different graph executions.
BarrierIncompleteSize	Computes the number of incomplete elements in the given barrier.
BarrierReadySize	Computes the number of complete elements in the given barrier.
BatchMatMulV2 <T>	Multiplies slices of two tensors in batches.
BatchMatMulV3 <V>	Multiplies slices of two tensors in batches.
BatchToSpace <T>	BatchToSpace for 4-D tensors of type T.
BatchToSpaceNd <T>	BatchToSpace for ND tensors of type T.
BesselI0 <T extends Number>
BesselI1 <T extends Number>
BesselJ0 <T extends Number>
BesselJ1 <T extends Number>
BesselK0 <T extends Number>
BesselK0e <T extends Number>
BesselK1 <T extends Number>
BesselK1e <T extends Number>
BesselY0 <T extends Number>
BesselY1 <T extends Number>
Bitcast <U>	データをコピーせずに、テンソルをある型から別の型にビットキャストします。
BoostedTreesAggregateStats	Aggregates the summary of accumulated stats for the batch.
BoostedTreesCenterBias	Calculates the prior from the training data (the bias) and fills in the first node with the logits' prior.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Creates a handle to a BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesExampleDebugOutputs	Debugging/model interpretability outputs for each example.
BoostedTreesMakeStatsSummary	Makes the summary of accumulated stats for the batch.
BoostedTreesPredict	Runs multiple additive regression ensemble predictors on input instances and computes the logits.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Creates a handle to a BoostedTreesQuantileStreamResource.
BroadcastDynamicShape <T extends Number>	Return the shape of s0 op s1 with broadcast.
BroadcastTo <T>	Broadcast an array for a compatible shape.
Bucketize	Bucketizes 'input' based on 'boundaries'.
CSRSparseMatrixToDense <T>	Convert a (possibly batched) CSRSparseMatrix to dense.
CSVDataset
CSVDatasetV2
CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T extends Number>	Checks a tensor for NaN, -Inf and +Inf values.
ChooseFastestDataset
ClipByValue <T>	Clips tensor values to a specified min and max.
CollateTPUEmbeddingMemory	An op that merges the string-encoded memory config protos from all hosts.
CollectiveAllToAllV2 <T extends Number>	Mutually exchanges multiple tensors of identical type and shape.
CollectiveAllToAllV3 <T extends Number>	Mutually exchanges multiple tensors of identical type and shape.
CollectiveBcastRecvV2 <U>	Receives a tensor value broadcast from another device.
CollectiveBcastSendV2 <T>	Broadcasts a tensor value to one or more other devices.
CollectiveGather <T extends Number>	Mutually accumulates multiple tensors of identical type and shape.
CollectiveGatherV2 <T extends Number>	Mutually accumulates multiple tensors of identical type and shape.
CollectiveInitializeCommunicator	Initializes a group for collective operations.
CollectivePermute <T>	An Op to permute tensors across replicated TPU instances.
CollectiveReduceScatterV2 <T extends Number>	Mutually reduces multiple tensors of identical type and shape and scatters the result.
CollectiveReduceV2 <T extends Number>	Mutually reduces multiple tensors of identical type and shape.
CollectiveReduceV3 <T extends Number>	Mutually reduces multiple tensors of identical type and shape.
CompositeTensorVariantFromComponents	Encodes an `ExtensionType` value into a `variant` scalar Tensor.
CompressElement	Compresses a dataset element.
ComputeBatchSize	Computes the static batch size of a dataset sans partial batches.
ComputeDedupDataTupleMask	An op computes tuple mask of deduplication data from embedding core.
Concat <T>	Concatenates tensors along one dimension.
ConfigureAndInitializeGlobalTPU	An op that sets up the centralized structures for a distributed TPU system.
ConfigureDistributedTPU	Sets up the centralized structures for a distributed TPU system.
ConfigureTPUEmbeddingHost	An op that configures the TPUEmbedding software on a host.
ConfigureTPUEmbeddingMemory	An op that configures the TPUEmbedding software on a host.
Constant <T>	An operator producing a constant value.
Conv2DBackpropFilterV2 <T extends Number>	Computes the gradients of convolution with respect to the filter.
Conv2DBackpropInputV2 <T extends Number>	Computes the gradients of convolution with respect to the input.
Copy <T>	Copy a tensor from CPU-to-CPU or GPU-to-GPU.
CopyHost <T>	Copy a tensor to host.
CopyToMesh <T>
CopyToMeshGrad <T>
CountUpTo <T extends Number>	Increments 'ref' until it reaches 'limit'.
CrossReplicaSum <T extends Number>	An Op to sum inputs across replicated TPU instances.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extends Number>	Converts CudnnRNN params from canonical form to usable form.
CumulativeLogsumexp <T extends Number>	Compute the cumulative product of the tensor `x` along `axis`.
DataServiceDataset	Creates a dataset that reads data from the tf.data service.
DataServiceDatasetV2	Creates a dataset that reads data from the tf.data service.
DatasetCardinality	Returns the cardinality of `input_dataset`.
DatasetFromGraph	Creates a dataset from the given `graph_def`.
DatasetToGraphV2	Returns a serialized GraphDef representing `input_dataset`.
Dawsn <T extends Number>
DebugGradientIdentity <T>	Identity op for gradient debugging.
DebugGradientRefIdentity <T>	Identity op for gradient debugging.
DebugIdentity <T>	Provides an identity mapping of the non-Ref type input tensor for debugging.
DebugIdentityV2 <T>	Debug Identity V2 Op.
DebugNanCount	Debug NaN Value Counter Op.
DebugNumericSummary	Debug Numeric Summary Op.
DebugNumericSummaryV2 <U extends Number>	Debug Numeric Summary V2 Op.
DecodeImage <T extends Number>	Function for decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg, and decode_png.
DecodePaddedRaw <T extends Number>	Reinterpret the bytes of a string as a vector of numbers.
DeepCopy <T>	Makes a copy of `x`.
DenseBincount <U extends Number>	Counts the number of occurrences of each value in an integer array.
DenseToCSRSparseMatrix	Converts a dense tensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix.
DestroyTemporaryVariable <T>	Destroys the temporary variable and returns its final value.
DeviceIndex	Return the index of device the op runs.
DirectedInterleaveDataset	A substitute for `InterleaveDataset` on a fixed list of `N` datasets.
DrawBoundingBoxesV2 <T extends Number>	Draw bounding boxes on a batch of images.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
DummySeedGenerator
DynamicStitch <T>	Interleave the values from the `data` tensors into a single tensor.
EditDistance	Computes the (possibly normalized) Levenshtein Edit Distance.
Einsum <T>	Tensor contraction according to Einstein summation convention.
Empty <T>	Creates a tensor with the given shape.
EmptyTensorList	Creates and returns an empty tensor list.
EmptyTensorMap	Creates and returns an empty tensor map.
EncodeProto	The op serializes protobuf messages provided in the input tensors.
EnsureShape <T>	Ensures that the tensor's shape matches the expected shape.
Enter <T>	Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame.
Erfinv <T extends Number>
EuclideanNorm <T>	Computes the euclidean norm of elements across dimensions of a tensor.
ExecuteTPUEmbeddingPartitioner	An op that executes the TPUEmbedding partitioner on the central configuration device and computes the HBM size (in bytes) required for TPUEmbedding operation.
Exit <T>	Exits the current frame to its parent frame.
ExpandDims <T>	Inserts a dimension of 1 into a tensor's shape.
ExperimentalAutoShardDataset	Creates a dataset that shards the input dataset.
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	Records the bytes size of each element of `input_dataset` in a StatsAggregator.
ExperimentalChooseFastestDataset
ExperimentalDatasetCardinality	Returns the cardinality of `input_dataset`.
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset	Creates a dataset that batches input elements into a SparseTensor.
ExperimentalLatencyStatsDataset	Records the latency of producing `input_dataset` elements in a StatsAggregator.
ExperimentalMatchingFilesDataset
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	Creates a dataset that overrides the maximum intra-op parallelism.
ExperimentalParseExampleDataset	Transforms `input_dataset` containing `Example` protos as vectors of DT_STRING into a dataset of `Tensor` or `SparseTensor` objects representing the parsed features.
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset	Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`.
ExperimentalRandomDataset	Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers.
ExperimentalRebatchDataset	Creates a dataset that changes the batch size.
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
ExperimentalSlidingWindowDataset	Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`.
ExperimentalSqlDataset	Creates a dataset that executes a SQL query and emits rows of the result set.
ExperimentalStatsAggregatorHandle	Creates a statistics manager resource.
ExperimentalStatsAggregatorSummary	Produces a summary of any statistics recorded by the given statistics manager.
ExperimentalUnbatchDataset	A dataset that splits the elements of its input into multiple elements.
Expint <T extends Number>
ExtractGlimpseV2	Extracts a glimpse from the input tensor.
ExtractVolumePatches <T extends Number>	Extract `patches` from `input` and put them in the `"depth"` output dimension.
Fill <U>	Creates a tensor filled with a scalar value.
FinalizeDataset	Creates a dataset by applying `tf.data.Options` to `input_dataset`.
Fingerprint	Generates fingerprint values.
FresnelCos <T extends Number>
FresnelSin <T extends Number>
Gather <T>	Gather slices from `params` axis `axis` according to `indices`.
GatherNd <T>	Gather slices from `params` into a Tensor with shape specified by `indices`.
GetOptions	Returns the `tf.data.Options` attached to `input_dataset`.
GetSessionHandle	Store the input tensor in the state of the current session.
GetSessionTensor <T>	Get the value of the tensor specified by its handle.
GuaranteeConst <T>	Gives a guarantee to the TF runtime that the input tensor is a constant.
HashTable	Creates a non-initialized hash table.
HistogramFixedWidth <U extends Number>	Return histogram of values.
Identity <T>	Return a tensor with the same shape and contents as the input tensor or value.
IgnoreErrorsDataset	Creates a dataset that contains the elements of `input_dataset` ignoring errors.
ImageProjectiveTransformV2 <T extends Number>	Applies the given transform to each of the images.
ImageProjectiveTransformV3 <T extends Number>	Applies the given transform to each of the images.
ImmutableConst <T>	Returns immutable tensor from memory region.
InfeedDequeue <T>	A placeholder op for a value that will be fed into the computation.
InplaceAdd <T>	Adds v into specified rows of x.
InplaceSub <T>	Subtracts `v` into specified rows of `x`.
InplaceUpdate <T>	Updates specified rows 'i' with values 'v'.
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	Checks whether a tree ensemble has been initialized.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Checks whether a quantile stream has been initialized.
IsTPUEmbeddingInitialized	Whether TPU Embedding is initialized in a distributed TPU system.
IsVariableInitialized	Checks whether a tensor has been initialized.
IteratorGetDevice	Returns the name of the device on which `resource` has been placed.
KMC2ChainInitialization	Returns the index of a data point that should be added to the seed set.
KmeansPlusPlusInitialization	Selects num_to_sample rows of input using the KMeans++ criterion.
KthOrderStatistic	Computes the Kth order statistic of a data set.
LMDBDataset	Creates a dataset that emits the key-value pairs in one or more LMDB files.
LinSpace <T extends Number>	Generates values in an interval.
ListDataset	Creates a dataset that emits each of `tensors` once.
LookupTableFind <U>	Looks up keys in a table, outputs the corresponding values.
LookupTableSize	Computes the number of elements in the given table.
LoopCond	Forwards the input to the output.
LowerBound <U extends Number>	Applies lower_bound(sorted_search_values, values) along each row.
MakeUnique	Make all elements in the non-Batch dimension unique, but \"close\" to their initial value.
MapIncompleteSize	Op returns the number of incomplete elements in the underlying container.
MapSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
MatrixDiagPartV2 <T>	Returns the batched diagonal part of a batched tensor.
MatrixDiagPartV3 <T>	Returns the batched diagonal part of a batched tensor.
MatrixDiagV2 <T>	Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values.
MatrixDiagV3 <T>	Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values.
MatrixSetDiagV2 <T>	Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values.
MatrixSetDiagV3 <T>	Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values.
Max <T>	Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor.
MaxIntraOpParallelismDataset	Creates a dataset that overrides the maximum intra-op parallelism.
MergeDedupData	An op merges elements of integer and float tensors into deduplication data as XLA tuple.
Min <T>	Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor.
MirrorPad <T>	Pads a tensor with mirrored values.
MirrorPadGrad <T>	Gradient op for `MirrorPad` op.
MulNoNan <T>	Returns x * y element-wise.
MutableDenseHashTable	Creates an empty hash table that uses tensors as the backing store.
MutableHashTable	Creates an empty hash table.
MutableHashTableOfTensors	Creates an empty hash table.
Mutex	Creates a Mutex resource that can be locked by `MutexLock`.
MutexLock	Locks a mutex resource.
NcclAllReduce <T extends Number>	Outputs a tensor containing the reduction across all input tensors.
NcclBroadcast <T extends Number>	Sends `input` to all devices that are connected to the output.
NcclReduce <T extends Number>	Reduces `input` from `num_devices` using `reduction` to a single device.
Ndtri <T extends Number>
NextAfter <T extends Number>	Returns the next representable value of `x1` in the direction of `x2`, element-wise.
NextIteration <T>	Makes its input available to the next iteration.
NonDeterministicInts <U>	Non-deterministically generates some integers.
NonSerializableDataset
OneHot <U>	Returns a one-hot tensor.
OnesLike <T>	Returns a tensor of ones with the same shape and type as x.
OptimizeDatasetV2	Creates a dataset by applying related optimizations to `input_dataset`.
OptionsDataset	Creates a dataset by attaching tf.data.Options to `input_dataset`.
OrderedMapIncompleteSize	Op returns the number of incomplete elements in the underlying container.
OrderedMapSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
OutfeedDequeue <T>	Retrieves a single tensor from the computation outfeed.
OutfeedDequeueV2 <T>	Retrieves a single tensor from the computation outfeed.
出力<T>	A symbolic handle to a tensor produced by an `Operation` .
Pad <T>	Pads a tensor.
ParallelBatchDataset
ParallelConcat <T>	Concatenates a list of `N` tensors along the first dimension.
ParallelDynamicStitch <T>	Interleave the values from the `data` tensors into a single tensor.
ParseExampleDatasetV2	Transforms `input_dataset` containing `Example` protos as vectors of DT_STRING into a dataset of `Tensor` or `SparseTensor` objects representing the parsed features.
Placeholder <T>	A placeholder op for a value that will be fed into the computation.
PlaceholderWithDefault <T>	A placeholder op that passes through `input` when its output is not fed.
Prelinearize	An op which linearizes one Tensor value to an opaque variant tensor.
PrelinearizeTuple	An op which linearizes multiple Tensor values to an opaque variant tensor.
PrivateThreadPoolDataset	Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`.
Prod <T>	Computes the product of elements across dimensions of a tensor.
QuantizeAndDequantizeV4 <T extends Number>	Quantizes then dequantizes a tensor.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number>
RaggedBincount <U extends Number>	Counts the number of occurrences of each value in an integer array.
RaggedTensorToTensor <U>	Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape.
RaggedTensorToVariant	Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor.
RaggedTensorToVariantGradient <U>	Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`.
RandomDatasetV2	Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers.
RandomIndexShuffle <T extends Number>	Outputs the position of `value` in a permutation of [0, ..., max_index].
Range <T extends Number>	Creates a sequence of numbers.
Rank	Returns the rank of a tensor.
ReadVariableOp <T>	Reads the value of a variable.
RebatchDataset	Creates a dataset that changes the batch size.
RebatchDatasetV2	Creates a dataset that changes the batch size.
Recv <T>	Receives the named tensor from send_device on recv_device.
ReduceAll	Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor.
ReduceAny	Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor.
ReduceMax <T>	Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor.
ReduceMin <T>	Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor.
ReduceProd <T>	Computes the product of elements across dimensions of a tensor.
ReduceSum <T>	Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.
RefEnter <T>	Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame.
RefExit <T>	Exits the current frame to its parent frame.
RefIdentity <T>	Return the same ref tensor as the input ref tensor.
RefNextIteration <T>	Makes its input available to the next iteration.
RefSelect <T>	Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`.
RegisterDataset	Registers a dataset with the tf.data service.
RegisterDatasetV2	Registers a dataset with the tf.data service.
Relayout <T>
RelayoutGrad <T>
Reshape <T>	Reshapes a tensor.
ResourceAccumulatorNumAccumulated	Returns the number of gradients aggregated in the given accumulators.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>	Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator.
ResourceConditionalAccumulator	A conditional accumulator for aggregating gradients.
ResourceCountUpTo <T extends Number>	Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'.
ResourceGather <U>	Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`.
ResourceGatherNd <U>
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Retrieve SGD embedding parameters.
Reverse <T>	Reverses specific dimensions of a tensor.
ReverseSequence <T>	Reverses variable length slices.
RewriteDataset
RiscAbs <T extends Number>
RiscAdd <T extends Number>	Returns x + y element-wise.
RiscBinaryArithmetic <T extends Number>
RiscBinaryComparison
RiscBitcast <U>
RiscBroadcast <T>
RiscCast <U>
RiscCeil <T extends Number>
RiscCholesky <T extends Number>
RiscConcat <T>
RiscConv <T extends Number>
RiscCos <T extends Number>
RiscDiv <T extends Number>
RiscDot <T extends Number>
RiscExp <T extends Number>
RiscFft <T>
RiscFloor <T extends Number>
RiscGather <T>
RiscImag <U extends Number>
RiscIsFinite
RiscLog <T extends Number>
RiscLogicalAnd
RiscLogicalNot
RiscLogicalOr
RiscMax <T extends Number>	Returns max(x, y) element-wise.
RiscMin <T extends Number>
RiscMul <T extends Number>
RiscNeg <T extends Number>
RiscPad <T extends Number>
RiscPool <T extends Number>
RiscPow <T extends Number>
RiscRandomUniform
RiscReal <U extends Number>
RiscReduce <T extends Number>
RiscRem <T extends Number>
RiscReshape <T extends Number>
RiscReverse <T extends Number>
RiscScatter <U extends Number>
RiscShape <U extends Number>
RiscSign <T extends Number>
RiscSlice <T extends Number>
RiscSort <T extends Number>
RiscSqueeze <T>
RiscSub <T extends Number>
RiscTranspose <T>
RiscTriangularSolve <T extends Number>
RiscUnary <T extends Number>
RngReadAndSkip	Advance the counter of a counter-based RNG.
Roll <T>	Rolls the elements of a tensor along an axis.
SamplingDataset	Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset.
ScaleAndTranslate
ScaleAndTranslateGrad <T extends Number>
ScatterAdd <T>	Adds sparse updates to a variable reference.
ScatterDiv <T>	Divides a variable reference by sparse updates.
ScatterMax <T extends Number>	Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation.
ScatterMin <T extends Number>	Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation.
ScatterMul <T>	Multiplies sparse updates into a variable reference.
ScatterNd <U>	Scatters `updates` into a tensor of shape `shape` according to `indices`.
ScatterNdAdd <T>	Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable.
ScatterNdMax <T>	Computes element-wise maximum.
ScatterNdMin <T>	Computes element-wise minimum.
ScatterNdNonAliasingAdd <T>	Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`.
ScatterNdSub <T>	Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable.
ScatterNdUpdate <T>	Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`.
ScatterSub <T>	Subtracts sparse updates to a variable reference.
ScatterUpdate <T>	Applies sparse updates to a variable reference.
SegmentMaxV2 <T extends Number>	Computes the maximum along segments of a tensor.
SegmentMinV2 <T extends Number>	Computes the minimum along segments of a tensor.
SegmentProdV2 <T>	Computes the product along segments of a tensor.
SegmentSumV2 <T>	Computes the sum along segments of a tensor.
SelectV2 <T>
SetSize	Number of unique elements along last dimension of input `set`.
Shape <U extends Number>	Returns the shape of a tensor.
ShardDataset	Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset.
ShuffleAndRepeatDatasetV2
ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV3
ShutdownTPUSystem	An op that shuts down the TPU system.
Size <U extends Number>	Returns the size of a tensor.
SleepDataset
Slice <T>	Return a slice from 'input'.
SlidingWindowDataset	Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`.
Snapshot <T>	Returns a copy of the input tensor.
SnapshotDataset	Creates a dataset that will write to / read from a snapshot.
SnapshotDatasetReader
SnapshotNestedDatasetReader
SobolSample <T extends Number>	Generates points from the Sobol sequence.
SpaceToBatchNd <T>	SpaceToBatch for ND tensors of type T.
SparseApplyAdagradV2 <T>	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the adagrad scheme.
SparseBincount <U extends Number>	Counts the number of occurrences of each value in an integer array.
SparseMatrixAdd	Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B.
SparseMatrixMatMul <T>	Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix.
SparseMatrixMul	Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor.
SparseMatrixNNZ	Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`.
SparseMatrixOrderingAMD	Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`.
SparseMatrixSoftmax	Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix.
SparseMatrixSoftmaxGrad	Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op.
SparseMatrixSparseCholesky	Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`.
SparseMatrixSparseMatMul	Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`.
SparseMatrixTranspose	Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix.
SparseMatrixZeros	Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`.
SparseSegmentSumGrad <T extends Number>	Computes gradients for SparseSegmentSum.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix.
Spence <T extends Number>
Squeeze <T>	Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor.
Stack <T>	Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor.
StageSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
StatefulRandomBinomial <V extends Number>
StatefulStandardNormal <U>	Outputs random values from a normal distribution.
StatefulStandardNormalV2 <U>	Outputs random values from a normal distribution.
StatefulTruncatedNormal <U>	Outputs random values from a truncated normal distribution.
StatefulUniform <U>	Outputs random values from a uniform distribution.
StatefulUniformFullInt <U>	Outputs random integers from a uniform distribution.
StatefulUniformInt <U>	Outputs random integers from a uniform distribution.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number>
StatelessRandomBinomial <W extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution.
StatelessRandomGammaV2 <V extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution.
StatelessRandomGammaV3 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution.
StatelessRandomGetAlg	Picks the best counter-based RNG algorithm based on device.
StatelessRandomNormalV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution.
StatelessRandomPoisson <W extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution.
StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution.
StatelessShuffle <T>	Randomly and deterministically shuffles a tensor along its first dimension.
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution.
StatsAggregatorHandleV2
StopGradient <T>	Stops gradient computation.
StridedSlice <T>	Return a strided slice from `input`.
StridedSliceAssign <T>	Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`.
StridedSliceGrad <U>	Returns the gradient of `StridedSlice`.
StringLower	Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements.
StringUpper	Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements.
Sum <T>	Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.
TPUCompilationResult	Returns the result of a TPU compilation.
TPUEmbeddingActivations	An op enabling differentiation of TPU Embeddings.
TPUOrdinalSelector	A TPU core selector Op.
TPUPartitionedInput <T>	An op that groups a list of partitioned inputs together.
TPUPartitionedInputV2 <T>	An op that groups a list of partitioned inputs together.
TPUReplicatedInput <T>	Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation.
TPURoundRobin	Round-robin load balancing on TPU cores.
TemporaryVariable <T>	Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step.
TensorArrayGather <T>	Gather specific elements from the TensorArray into output `value`.
TensorArrayPack <T>
TensorArrayRead <T>	Read an element from the TensorArray into output `value`.
TensorArrayScatter	Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements.
TensorArraySize	Get the current size of the TensorArray.
TensorArraySplit	Split the data from the input value into TensorArray elements.
TensorArrayUnpack
TensorArrayWrite	Push an element onto the tensor_array.
TensorListConcatLists
TensorListElementShape <T extends Number>	The shape of the elements of the given list, as a tensor.
TensorListFromTensor	Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`.
TensorListGather <T>	Creates a Tensor by indexing into the TensorList.
TensorListGetItem <T>
TensorListLength	Returns the number of tensors in the input tensor list.
TensorListPushBack	Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`.
TensorListPushBackBatch
TensorListReserve	List of the given size with empty elements.
TensorListResize	Resizes the list.
TensorListScatter	Creates a TensorList by indexing into a Tensor.
TensorListScatterIntoExistingList	Scatters tensor at indices in an input list.
TensorListScatterV2	Creates a TensorList by indexing into a Tensor.
TensorListSetItem
TensorListSplit	Splits a tensor into a list.
TensorListStack <T>	Stacks all tensors in the list.
TensorMapErase	Returns a tensor map with item from given key erased.
TensorMapHasKey	Returns whether the given key exists in the map.
TensorMapInsert	Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted.
TensorMapLookup <U>	Returns the value from a given key in a tensor map.
TensorMapSize	Returns the number of tensors in the input tensor map.
TensorMapStackKeys <T>	Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map.
TensorScatterAdd <T>	Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`.
TensorScatterMax <T>	Apply a sparse update to a tensor taking the element-wise maximum.
TensorScatterMin <T>
TensorScatterSub <T>	Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`.
TensorScatterUpdate <T>	Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`.
TensorStridedSliceUpdate <T>	Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`.
ThreadPoolDataset	Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`.
ThreadPoolHandle	Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`.
Tile <T>	Constructs a tensor by tiling a given tensor.
Timestamp	Provides the time since epoch in seconds.
ToBool	Converts a tensor to a scalar predicate.
TpuHandleToProtoKey	Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format.
TridiagonalMatMul <T>	Calculate product with tridiagonal matrix.
TridiagonalSolve <T>	Solves tridiagonal systems of equations.
Unbatch <T>	Reverses the operation of Batch for a single output Tensor.
UnbatchGrad <T>	Gradient of Unbatch.
UnicodeEncode	Encode a tensor of ints into unicode strings.
UniformDequantize <U extends Number>	Perform dequantization on the quantized Tensor `input`.
UniformQuantize <U>	Perform quantization on Tensor `input`.
UniformQuantizedAdd <T>	Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`.
UniformQuantizedClipByValue <T>	Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`.
UniformQuantizedConvolution <U>	Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number>	Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformQuantizedDot <U>	Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`.
UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number>	Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformRequantize <U>	Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters.
UniqueDataset	Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`.
UnravelIndex <T extends Number>	Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays.
UnsortedSegmentJoin
UnwrapDatasetVariant
UpperBound <U extends Number>	Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row.
VarHandleOp	Creates a handle to a Variable resource.
VarIsInitializedOp	Checks whether a resource handle-based variable has been initialized.
Variable <T>	Holds state in the form of a tensor that persists across steps.
VariableShape <T extends Number>	Returns the shape of the variable pointed to by `resource`.
Where	Returns locations of nonzero / true values in a tensor.
Where3 <T>	Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`.
WindowOp
WorkerHeartbeat	Worker heartbeat op.
WrapDatasetVariant
XlaConcatND <T>	Concats input tensor across all dimensions.
XlaRecvFromHost <T>	An op to receive a tensor from the host.
XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData	Receives deduplication data (indices and weights) from the embedding core.
Xlog1py <T>	Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise.
Zeros <T>	An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`.
ZerosLike <T>	Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x.

Interface implemented by operands of a TensorFlow operation.

Example usage:

// The "decodeJpeg" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Operand&lt;UInt8&gt; decodeJpeg = ops.image().decodeJpeg(...);
 ops.math().cast(decodeJpeg, DataType.FLOAT);

 // The output "y" of the "unique" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Output&lt;Integer&gt; y = ops.array().unique(...).y();
 ops.math().cast(y, Float.class);

 // The "split" operation can be used as operand list to the "concat" operation
 Iterable&lt;? extends Operand&lt;Float&gt;&gt; split = ops.array().split(...);
 ops.array().concat(0, split);

公開メソッド

abstract Output <T>

asOutput ()

テンソルのシンボリックハンドルを返します。

公開メソッド

public abstract Output <T> asOutput ()

テンソルのシンボリックハンドルを返します。

TensorFlow 操作への入力は、別の TensorFlow 操作の出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリックハンドルを取得するために使用されます。

Operand

公開メソッド

公開メソッド

public abstract Output <T> asOutput ()

See Also

公開メソッド

公開メソッド

public abstract Output <T> asOutput ()

See Also