PrimitiveOp

パブリック抽象クラスPrimitiveOp

既知の直接サブクラス

Abort 、 All 、 AllToAll <T>、 AnonymousHashTable 、 AnonymousIteratorV2 、 AnonymousIteratorV3 、 AnonymousMemoryCache 、 AnonymousMultiDeviceIterator 、 AnonymousMultiDeviceIteratorV3 、 AnonymousMutableDenseHashTable 、 AnonymousMutableHashTable 、 AnonymousMutableHashTableOfTensors 、 AnonymousRandomSeedGenerator 、 AnonymousSeedGenerator 、 Any 、その他745件。

アボート	呼び出されたときに例外を発生させてプロセスを中止します。
全て	テンソルの次元全体で要素の「論理積」を計算します。
すべてからすべて<T>	TPU レプリカ間でデータを交換する 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。
AnonymousIteratorV2	イテレータリソースのコンテナ。
AnonymousIteratorV3	イテレータリソースのコンテナ。
匿名メモリキャッシュ
AnonymousMultiDeviceIterator	マルチデバイス反復子リソースのコンテナー。
AnonymousMultiDeviceIteratorV3	マルチデバイス反復子リソースのコンテナー。
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可変ハッシュテーブルを作成します。
AnonymousMutableHashTable	空の匿名可変ハッシュテーブルを作成します。
AnonymousMutableHashTableOfTensors	ベクトル値の空の匿名可変ハッシュテーブルを作成します。
匿名ランダムシードジェネレーター
匿名シードジェネレーター
どれでも	テンソルの次元にわたる要素の「論理和」を計算します。
適用AdagradV2 <T>	adagrad スキームに従って「*var」を更新します。
AverageTopK <T は数値を拡張>	入力オペランドの最小/最大 k 値とそのインデックスを近似的に返します。
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	次にどの変換が起こるかを表明する変換。
AssertPrevDataset	どの変換が以前に発生したかを表明する変換。
アサートそれ	指定された条件が true であることをアサートします。
<T>を割り当てます	「value」を代入して「ref」を更新します。
割り当て追加<T>	「value」を追加して「ref」を更新します。
AssignAddVariableOp	変数の現在の値に値を追加します。
AssignSub <T>	'ref' から 'value' を減算して更新します。
AssignSubVariableOp	変数の現在の値から値を減算します。
変数の割り当て操作	変数に新しい値を代入します。
AssignVariableXlaConcatND	すべての次元にわたって入力テンソルを連結します。
AutoShardDataset	入力データセットをシャーディングするデータセットを作成します。
BandedTriangularSolve <T>
バリア	異なるグラフ実行にわたって持続するバリアを定義します。
バリア閉じる	指定されたバリアを閉じます。
バリア不完全サイズ	指定されたバリア内の不完全な要素の数を計算します。
バリア挿入多く	各キーについて、指定されたコンポーネントにそれぞれの値を割り当てます。
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。
バリアテイクメニー	バリアから指定された数の完了した要素を取得します。
バッチ	すべての入力テンソルを非決定的にバッチ処理します。
バッチマットMulV2 <T>	2 つのテンソルのスライスをバッチで乗算します。
バッチマットMulV3 <V>	2 つのテンソルのスライスをバッチで乗算します。
バッチからスペースへ<T>	T 型の 4 次元テンソルの BatchToSpace。
BatchToSpaceND <T>	T 型の ND テンソルの BatchToSpace。
BesselI0 <T は数値を拡張>
BesselI1 <T は数値を拡張>
BesselJ0 <T は数値を拡張>
BesselJ1 <T は番号を拡張>
BesselK0 <T は数値を拡張>
BesselK0e <T は番号を拡張>
BesselK1 <T は番号を拡張>
BesselK1e <T は番号を拡張>
BesselY0 <T は数値を拡張>
BesselY1 <T は数値を拡張>
ビットキャスト<U>	データをコピーせずに、ある型から別の型にテンソルをビットキャストします。
BlockLSTM <T は数値を拡張>	すべてのタイムステップについて LSTM セルの順方向伝播を計算します。
BlockLSTMGrad <T は数値を拡張>	時系列全体に対する LSTM セルの逆方向伝播を計算します。
BlockLSTMGradV2 <T は数値を拡張>	時系列全体に対する LSTM セルの逆方向伝播を計算します。
BlockLSTMV2 <T は数値を拡張>	すべてのタイムステップについて LSTM セルの順方向伝播を計算します。
BoostedTrees集計統計	バッチの蓄積された統計の概要を集計します。
ブーストツリーバケット化	バケット境界に基づいて各機能をバケット化します。
BoostedTrees計算BestFeature分割	各特徴のゲインを計算し、その特徴に対して可能な限り最適な分割情報を返します。
BoostedTrees計算BestFeatureSplitV2	各機能のゲインを計算し、各ノードについて可能な限り最適な分割情報を返します。
BoostedTrees計算BestGainsPereture	各特徴のゲインを計算し、その特徴に対して可能な限り最適な分割情報を返します。
ブーストツリーセンターバイアス	トレーニングデータから事前分布 (バイアス) を計算し、最初のノードにロジットの事前分布を入力します。
ブーストツリー作成アンサンブル	ツリーアンサンブルモデルを作成し、そのモデルへのハンドルを返します。
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	分位数ストリームのリソースを作成します。
BoostedTreesDeserializeアンサンブル	シリアル化されたツリーアンサンブル構成を逆シリアル化し、現在のツリーを置き換えます。アンサンブル。
BoostedTreesアンサンブルリソースハンドルOp	BoostedTreesEnsembleResource へのハンドルを作成します
ブーストツリーの例デバッグ出力	各例のデバッグ/モデルの解釈可能性の出力。
BoostedTreesFlushQuantileサマリー	各分位ストリームリソースから分位サマリーをフラッシュします。
BoostedTreesGetEnsembleStates	ツリーアンサンブルリソーススタンプトークン、ツリーの数、および成長統計を取得します。
BoostedTreesMakeQuantile要約	バッチの分位数の要約を作成します。
BoostedTreesMakeStats概要	バッチの蓄積された統計の概要を作成します。
ブーストツリー予測	入力インスタンスに対して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。
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries	分位値の要約を各分位値ストリームリソースに追加します。
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	バケット境界と準備完了フラグを現在の QuantileAccumulator に逆シリアル化します。
BoostedTreesQuantileStreamリソースフラッシュ	分位点ストリームリソースの概要をフラッシュします。
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	蓄積されたサマリーに基づいて、各フィーチャのバケット境界を生成します。
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	BoostedTreesQuantileStreamResource へのハンドルを作成します。
BoostedTreesSerializeアンサンブル	ツリーアンサンブルをプロトにシリアル化します。
BoostedTreesSparseAggregateStats	バッチの蓄積された統計の概要を集計します。
ブーストツリースパース計算ベスト機能スプリット	各特徴のゲインを計算し、その特徴に対して可能な限り最適な分割情報を返します。
ブーストツリートレーニング予測	入力インスタンスに対して複数の加法回帰アンサンブル予測子を実行し、キャッシュされたロジットの更新を計算します。
BoostedTreesUpdateEnsemble	成長している最後のツリーにレイヤーを追加することによって、ツリーアンサンブルを更新します。または、新しいツリーを開始します。
BoostedTreesUpdateEnsembleV2	成長している最後のツリーにレイヤーを追加して、ツリーアンサンブルを更新します。または、新しいツリーを開始します。
BroadcastDynamicShape <T extends Number>	s0 op s1 の形状をブロードキャストで返します。
BroadcastGradientArgs <T extends Number>	ブロードキャストで s0 op s1 の勾配を計算するためのリダクションインデックスを返します。
<T>にブロードキャスト	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。
CSRSparseMatrixComponents <T>	CSR コンポーネントをバッチ `index` で読み取ります。
CSRSparseMatrixToDense <T>	(おそらくバッチ処理された) CSRSparseMatrix を密に変換します。
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T>	(おそらくバッチ処理された) CSRSparesMatrix を SparseTensor に変換します。
CSVデータセット
CSVデータセットV2
CTCLossV2	各バッチエントリの CTC 損失 (対数確率) を計算します。
キャッシュデータセットV2
CheckNumericsV2 <T は数値を拡張>	テンソルの NaN、-Inf、+Inf 値をチェックします。
最速のデータセットを選択してください
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。
丁合いTPU埋め込みメモリ	すべてのホストからの文字列エンコードされたメモリ構成プロトをマージする操作。
CollectiveAllToAllV2 <T は数値を拡張>	同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に交換します。
CollectiveAllToAllV3 <T は数値を拡張>	同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に交換します。
CollectiveAssignGroupV2	グループ割り当てに基づいてグループキーを割り当てます。
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 は番号を拡張>	同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に蓄積します。
CollectiveGatherV2 <T は数値を拡張>	同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に蓄積します。
CollectiveInitializeコミュニケーター	集団操作用のグループを初期化します。
コレクティブパーミュート<T>	レプリケートされた TPU インスタンス全体でテンソルを並べ替える Op。
CollectiveReduceScatterV2 <T は数値を拡張>	同じタイプ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 は数値を拡張>	同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に削減します。
CollectiveReduceV3 <T は数値を拡張>	同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に削減します。
複合非最大抑制	スコアの降順で境界ボックスのサブセットを貪欲に選択します。この操作は、すべてのクラスにわたって、バッチごとの入力に対して non_max_suppression を実行します。
CompositeTensorVariantFromComponents	`ExtensionType` 値を `variant` スカラーテンソルにエンコードします。
CompositeTensorVariantToComponents	`variant` スカラー Tensor を `ExtensionType` 値にデコードします。
要素の圧縮	データセット要素を圧縮します。
バッチサイズの計算	部分的なバッチを除いたデータセットの静的なバッチサイズを計算します。
ComputeDedupDataTupleMask	演算は、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>	テンソルを 1 次元に沿って連結します。
グローバルTPUの構成と初期化	分散 TPU システムの集中構造をセットアップする操作。
分散型 TPU の構成	分散 TPU システムの集中構造をセットアップします。
TPU埋め込みの構成	分散 TPU システムで TPUEmbedding をセットアップします。
TPUEmbeddingHost の構成	ホスト上で TPUEmbedding ソフトウェアを構成する操作。
TPU埋め込みメモリの構成	ホスト上で TPUEmbedding ソフトウェアを構成する操作。
TPU埋め込みホストを接続する	TPUEmbedding ホストソフトウェアインスタンス間の通信を設定する操作各ホストで ConfigureTPUEmbeddingHost が呼び出された後。
定数<T>	定数値を生成する演算子。
MutexLock の消費	この操作は、「MutexLock」によって作成されたロックを消費します。
コントロールトリガー	何もしません。
コンバージョン<T は数値を拡張>	(N+1+batch_dims)-D `input` および (N+2)-D `filter` テンソルを指定して ND 畳み込みを計算します。
Conv2DBackpropFilterV2 <T は数値を拡張>	フィルターに関する畳み込みの勾配を計算します。
Conv2DBackpropInputV2 <T は数値を拡張>	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 へ、または GPU から GPU へ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。
メッシュにコピー<T>
CopyToMeshGrad <T>
CountUpTo <T は数値を拡張>	「limit」に達するまで「ref」をインクリメントします。
CrossReplicaSum <T は数値を拡張>	レプリケートされた TPU インスタンス全体の入力を合計する Op。
CudnnRNNBackpropV3 <T は数値を拡張>	CudnnRNNV3 のバックプロップステップ。
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T は数値を拡張>	CudnnRNN パラメータを正規形式から使用可能な形式に変換します。
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T は数値を拡張>	CudnnRNN パラメータを正規形式で取得します。
CudnnRNNV3 <T は数値を拡張>	cuDNN によってサポートされる RNN。
CumulativeLogsumexp <T extends Number>	`axis` に沿ったテンソル `x` の累積積を計算します。
DTensorRestoreV2
DTensorSetGlobalTPUArray	システム内のすべての TPU のグローバル ID をホストに通知するオペレーション。
データサービスデータセット	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。
データサービスデータセットV2	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。
データセットのカーディナリティ	「input_dataset」のカーディナリティを返します。
データセットからグラフ	指定された `graph_def` からデータセットを作成します。
データセットからグラフ V2	「input_dataset」を表すシリアル化された GraphDef を返します。
Dawsn <T は番号を拡張>
DebugGradientIdentity <T>	勾配デバッグ用の ID 演算。
DebugGradientRefIdentity <T>	勾配デバッグ用の ID 演算。
デバッグアイデンティティ<T>	デバッグ用に非 Ref 型入力テンソルのアイデンティティマッピングを提供します。
DebugIdentityV2 <T>	デバッグ Identity V2 Op.
DebugIdentityV3 <T>	デバッグ用に非 Ref 型入力テンソルのアイデンティティマッピングを提供します。
デバッグナンカウント	NaN 値カウンター操作のデバッグ
デバッグ数値概要	デバッグ数値概要操作
DebugNumericsummaryV2 <U は数値を拡張>	デバッグ数値概要 V2 Op.
DecodeImage <T extends Number>	decode_bmp、decode_gif、decode_jpeg、decode_png の関数。
DecodePaddedRaw <T は数値を拡張>	文字列のバイトを数値のベクトルとして再解釈します。
デコードプロト	この操作は、シリアル化されたプロトコルバッファーメッセージからフィールドをテンソルに抽出します。
ディープコピー<T>	`x` のコピーを作成します。
反復子の削除	イテレータリソースのコンテナ。
メモリキャッシュの削除
削除MultiDeviceIterator	イテレータリソースのコンテナ。
ランダムシードジェネレーターの削除
シードジェネレータの削除
セッションテンソルの削除	セッション内のハンドルで指定されたテンソルを削除します。
DenseBincount <U は数値を拡張>	整数配列内の各値の出現数をカウントします。
DenseCountSparseOutput <U は数値を拡張>	tf.tensor 入力のスパース出力ビンカウントを実行します。
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。
DestroyResourceOp	ハンドルで指定されたリソースを削除します。
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	操作が実行されるデバイスのインデックスを返します。
DirectedInterleaveDataset	「N」個のデータセットの固定リスト上の「InterleaveDataset」の代替。
コピーオンリードを無効にする	コピーオンリードモードをオフにします。
分散保存
DrawBoundingBoxesV2 <T は数値を拡張>	画像のバッチ上に境界ボックスを描画します。
ダミー反復カウンター
ダミーメモリキャッシュ
ダミーシードジェネレータ
動的エンキューTPU埋め込み任意のTensorバッチ	tf.nn.embedding_lookup_sparse() を使用するコードの移植を容易にします。
DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch
動的パーティション<T>	`partitions` のインデックスを使用して `data` を `num_partitions` テンソルに分割します。
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	(おそらく正規化された) レーベンシュタイン編集距離を計算します。
エイグ<U>	1 つ以上の正方行列の固有分解を計算します。
アインサム<T>	アインシュタインの総和規則に従ったテンソル短縮。
空の<T>	指定された形状のテンソルを作成します。
空のTensorList	空のテンソルリストを作成して返します。
EmptyTensorMap	空のテンソルマップを作成して返します。
エンコードプロト	この操作は、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。
エンキューTPU埋め込み任意のTensorバッチ	tf.nn.embedding_lookup_sparse() を使用するコードの移植を容易にします。
エンキューTPU埋め込みバッチ	入力バッチテンソルのリストを TPUEmbedding にエンキューする操作。
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch	入力バッチテンソルのリストを TPUEmbedding にエンキューする操作。
エンキューTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	tf.nn.embedding_lookup() を使用するコードの移植を容易にします。
エンキューTPUEmbeddingSparseBatch	SparseTensor からの TPUEmbedding 入力インデックスをキューに入れる操作。
エンキューTPUEmbeddingSparseTensorBatch	tf.nn.embedding_lookup_sparse() を使用するコードの移植を容易にします。
エンシュアシェイプ<T>	テンソルの形状が予想される形状と一致することを確認します。
<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>
ユークリッドノルム<T>	テンソルの次元にわたる要素のユークリッドノルムを計算します。
TPUEmbeddingPartitioner の実行	中央構成で TPUEmbedding パーティショナーを実行する操作デバイスを検索し、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>	現在のフレームを終了して親フレームに戻ります。
ExpandDims <T>	テンソルのシェイプに 1 の次元を挿入します。
ExperimentalAutoShardDataset	入力データセットをシャーディングするデータセットを作成します。
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	StatsAggregator の `input_dataset` の各要素のバイトサイズを記録します。
実験的最速データセットを選択してください
実験用データセットのカーディナリティ	「input_dataset」のカーディナリティを返します。
ExperimentalDatasetToTFRecord	TFRecord 形式を使用して、指定されたデータセットを指定されたファイルに書き込みます。
実験用のDenseToSparseBatchDataset	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` 要素を生成する待ち時間を記録します。
実験用マッチングファイルデータセット
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	最大の演算内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	DT_STRING のベクトルとして `Example` プロトを含む `input_dataset` を、解析された特徴を表す `Tensor` または `SparseTensor` オブジェクトのデータセットに変換します。
実験用プライベート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。
実験用ランダムデータセット	擬似乱数を返すデータセットを作成します。
実験用Rebatchデータセット	バッチサイズを変更するデータセットを作成します。
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
実験的なSlidingWindowデータセット	`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。
実験用SQLデータセット	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。
ExperimentalStatsAggregator概要	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作成します。
実験的Unbatchデータセット	入力の要素を複数の要素に分割するデータセット。
Expint <T は数値を拡張>
ExtractGlimpseV2	入力テンソルから垣間見える部分を抽出します。
ExtractVolumePatches <T extends Number>	「入力」から「パッチ」を抽出し、それらを「深度」出力次元に置きます。
FFTND <T>	ND高速フーリエ変換。
ファイルシステムセット構成	ファイルシステムの構成を設定します。
<U>を入力してください	スカラー値で満たされたテンソルを作成します。
データセットの完成	`tf.data.Options` `input_dataset` に適用してデータセットを作成します。
ファイナライズTPU埋め込み	TPUEmbedding 構成を最終決定する操作。
指紋	フィンガープリント値を生成します。
FresnelCos <T は数値を拡張>
FresnelSin <T extends Number>
FusedBatchNormGradV3 <T は数値を拡張、U は数値を拡張>	バッチ正規化のための勾配。
FusedBatchNormV3 <T は数値を拡張、U は数値を拡張>	バッチ正規化。
GRUBlockCell <T extends Number>	1 タイムステップの GRU セル順方向伝播を計算します。
GRUBlockCellGrad <T extends Number>	1 タイムステップの GRU セルバックプロパゲーションを計算します。
集合<T>	`params` 軸 `axis` から `indices` に従ってスライスを収集します。
ギャザンド<T>	`params` からのスライスを、`indices` で指定された形状を持つ Tensor に集めます。
BoundingBoxProposal の生成	この操作は、arXiv:1506.01497 の eq.2 に従って、指定された境界ボックス (bbox_deltas) でエンコードされた wrt アンカーから関心領域を生成します。この操作は、上位の「pre_nms_topn」スコアリングボックスを選択し、アンカーに関してそれらをデコードし、「nms_threshold」intersection-over-union (iou) 値よりも高い重なり合うボックスに非最大抑制を適用し、短い辺が ` より小さいボックスを破棄します。 min_size`。
GetElementAtIndex	データセット内の指定されたインデックスにある要素を取得します。
GetOptions	`input_dataset` にアタッチされた`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。
保証定数<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 は数値を拡張>	値のヒストグラムを返します。
IFFTND <T>	ND 逆高速フーリエ変換。
IRFFTND <U は数値を拡張>	ND 逆実高速フーリエ変換。
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。
アイデンティティN	入力と同じ形状と内容を持つテンソルのリストを返します。テンソル。
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 は数値を拡張>	指定された変換を各画像に適用します。
ImageProjectiveTransformV3 <T は数値を拡張>	指定された変換を各画像に適用します。
ImmutableConst <T>	メモリ領域から不変のテンソルを返します。
インフィードデキュー<T>	計算に入力される値のプレースホルダー op。
インフィードデキュータプル	インフィードから複数の値を XLA タプルとしてフェッチします。
インフィードエンキュー	単一の Tensor 値を計算にフィードする操作。
インフィードエンキュー事前線形化バッファ	事前に線形化されたバッファを TPU インフィードにエンキューする操作。
インフィードエンキュータプル	複数の Tensor 値を XLA タプルとして計算にフィードします。
テーブルの初期化	キーと値にそれぞれ 2 つのテンソルを取るテーブル初期化子。
データセットからテーブルを初期化する
テキストファイルからテーブルを初期化する	テキストファイルからテーブルを初期化します。
InplaceAdd <T>	x の指定された行に v を追加します。
InplaceSub <T>	`v` を `x` の指定された行に減算します。
インプレイスアップデート<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	分位点ストリームが初期化されているかどうかを確認します。
TPUEmbeddingInitialized	TPU 埋め込みが分散 TPU システムで初期化されるかどうか。
変数は初期化されています	テンソルが初期化されているかどうかを確認します。
IsotonicRegression <U extends Number>	等張回帰問題のバッチを解決します。
イテレータGetDevice	「resource」が配置されているデバイスの名前を返します。
KMC2チェーンの初期化	シードセットに追加する必要があ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 番目の統計を計算します。
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。
LSTMBlockCell <T extends Number>	1 タイムステップの LSTM セル順方向伝播を計算します。
LSTMBlockCellGrad <T は数値を拡張>	1 タイムステップの LSTM セル逆方向伝播を計算します。
LinSpace <T は数値を拡張>	一定の間隔で値を生成します。
リストデータセット	各 `tensor` を 1 回ずつ放出するデータセットを作成します。
LoadAllTPUEmbeddingParameters	最適化パラメータを埋め込みメモリにロードする操作。
LoadTPUEmbeddingADAMパラメータ	ADAM 埋め込みパラメータをロードします。
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Adadelta 埋め込みパラメータをロードします。
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumパラメータ	Adagrad Momentum 埋め込みパラメータをロードします。
LoadTPUEmbeddingAdagradパラメータ	Adagrad 埋め込みパラメータをロードします。
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	中心に置かれた RMSProp 埋め込みパラメータをロードします。
LoadTPUEmbeddingFTRLパラメータ	FTRL 埋め込みパラメータをロードします。
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	周波数推定器の埋め込みパラメータを読み込みます。
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	MDL Adagrad Light 埋め込みパラメータをロードします。
LoadTPUEmbeddingMomentumパラメータ	Momentum 埋め込みパラメータをロードします。
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	近位の Adagrad 埋め込みパラメータをロードします。
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters	RMSProp 埋め込みパラメータをロードします。
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentパラメータ	SGD 埋め込みパラメータをロードします。
LookupTableExport <T, U>	テーブル内のすべてのキーと値を出力します。
ルックアップテーブル検索<U>	テーブル内のキーを検索し、対応する値を出力します。
ルックアップテーブルインポート	テーブルの内容を指定されたキーと値で置き換えます。
ルックアップテーブル挿入	テーブルを更新してキーと値を関連付けます。
ルックアップテーブル削除	キーとそれに関連付けられた値をテーブルから削除します。
ルックアップテーブルサイズ	指定されたテーブル内の要素の数を計算します。
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。
Lu <T、U は数値を拡張>	1 つ以上の正方行列の LU 分解を計算します。
ユニークにする	非バッチディメンション内のすべての要素を一意にしますが、次の要素に「近い」ようにします。それらの初期値。
マップクリア	Op は、基になるコンテナー内のすべての要素を削除します。
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。
マップピーク	Op は、指定されたキーの値を調べます。
マップサイズ	Op は、基になるコンテナ内の要素の数を返します。
マップステージ	ハッシュテーブルのように動作する、基礎となるコンテナー内のステージ (キー、値)。
マップステージ解除	Op はキーに関連付けられた値を削除して返します基礎となるコンテナから。
マップUnstageNoKey	Op はランダムな (キー、値) を削除して返します。基礎となるコンテナから。
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。
マトリックスダイアグ V2 <T>	指定されたバッチ対角値を持つバッチ対角テンソルを返します。
マトリックスダイアグ V3 <T>	指定されたバッチ対角値を持つバッチ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含む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含むバッチ化された行列テンソルを返します。
マックス<T>	テンソルの次元全体の要素の最大値を計算します。
MaxIntraOpParallelismDataset	最大の演算内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。
<T>を結合	利用可能なテンソルの値を「入力」から「出力」に転送します。
DedupData のマージ	演算は、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。
分<T>	テンソルの次元全体で要素の最小値を計算します。
ミラーパッド<T>	テンソルをミラーリングされた値でパディングします。
ミラーパッドグラッド<T>	`MirrorPad` オペレーションのグラデーションオペレーション。
MlirPassthroughOp	main() 関数を使用してモジュールとして表現された任意の MLIR 計算をラップします。
マルノナン<T>	x * y を要素ごとに返します。
MutableDenseHashTable	テンソルをバッキングストアとして使用する空のハッシュテーブルを作成します。
可変ハッシュテーブル	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 は番号を拡張>	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 は数値を拡張>	「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>
最も近い隣人	各点に最も近い k 個の中心を選択します。
NextAfter <T は数値を拡張>	要素ごとに、「x2」の方向にある「x1」の次の表現可能な値を返します。
次の反復<T>	入力を次の反復で使用できるようにします。
ノーオプ	何もしません。
NonDeterministicInts <U>	非決定的にいくつかの整数を生成します。
NonMaxSuppressionV5 <T は数値を拡張>	スコアの降順で境界ボックスのサブセットを貪欲に選択します。以前に選択したボックスと重複する交差オーバーユニオン (IOU) が高いボックスを削除します。
非シリアル化可能なデータセット
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	tf.data.Options を `input_dataset` にアタッチしてデータセットを作成します。
注文済みマップクリア	Op は、基になるコンテナー内のすべての要素を削除します。
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。
注文済みMapPeek	Op は、指定されたキーの値を調べます。
OrderedMapSize	Op は、基になるコンテナ内の要素の数を返します。
OrderedMapStage	順序付けられたもののように動作する、基礎となるコンテナ内のステージ (キー、値) 連想コンテナ。
注文済みマップステージ解除	Op はキーに関連付けられた値を削除して返します基礎となるコンテナから。
OrderedMapUnstageNoKey	Op は、最小値を持つ (key, value) 要素を削除して返します。基礎となるコンテナからのキー。
アウトフィードデキュー<T>	計算出力から単一のテンソルを取得します。
アウトフィードデキュータプル	計算出力から複数の値を取得します。
アウトフィードデキューTupleV2	計算出力から複数の値を取得します。
OutfeedDequeueV2 <T>	計算出力から単一のテンソルを取得します。
アウトフィードエンキュー	計算アウトフィードで Tensor をキューに入れます。
アウトフィードエンキュータプル	計算出力フィードで複数の Tensor 値をキューに追加します。
パッド<T>	テンソルをパディングします。
ParallelBatchデータセット
パラレルコンキャット<T>	'N' テンソルのリストを最初の次元に沿って連結します。
パラレル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。
ParseExampleDatasetV2	DT_STRING のベクトルとして `Example` プロトを含む `input_dataset` を、解析された特徴を表す `Tensor` または `SparseTensor` オブジェクトのデータセットに変換します。
ParseExampleV2	tf.Example プロト (文字列として) のベクトルを型付きテンソルに変換します。
ParseSequenceExampleV2	tf.io.SequenceExample プロト (文字列として) のベクトルを型付きテンソルに変換します。
プレースホルダー<T>	計算に入力される値のプレースホルダー op。
PlaceholderWithDefault <T>	出力が供給されない場合に `input` 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 tensor に線形化する演算。
事前線形化タプル	複数の Tensor 値を不透明なバリアント tensor に線形化する操作。
印刷する	文字列スカラーを出力します。
プライベート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。
製品<T>	テンソルの次元にわたる要素の積を計算します。
QuantizeAndDequantizeV4 <T は数値を拡張>	テンソルを量子化してから逆量子化します。
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T は数値を拡張>	`QuantizeAndDequantizeV4` の勾配を返します。
量子化されたConcat <T>	量子化されたテンソルを 1 次元に沿って連結します。
量子化ConcatV2 <T>
量子化Conv2DAndRelu <V>
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndRequantize <V>
QuantizedConv2DPerChannel <V>	チャネルごとに QuantizedConv2D を計算します。
QuantizedConv2DWithBias <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedDepthwiseConv2D <V>	量子化された深さ方向の Conv2D を計算します。
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V>	バイアスを使用して量子化された深さ方向の Conv2D を計算します。
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V>	Bias と Relu を使用して量子化された深さ方向の Conv2D を計算します。
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Bias、Relu、および Requantize を使用して量子化された深さ方向の Conv2D を計算します。
QuantizedMatMulWithBias <W>	バイアス加算を使用して、量子化行列 'a' と行列 'b' の乗算を実行します。
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number>
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V>	バイアス加算とレルフュージョンを使用して、行列 'a' と行列 'b' の量子化行列乗算を実行します。
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	バイアス加算および relu を使用して、行列 'a' と行列 'b' の量子化行列乗算を実行し、融合を再量子化します。
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedReshape <T>	Reshape オペレーションに従って量子化テンソルを再形成します。
RFFTND <U>	ND高速実フーリエ変換。
RaggedBincount <U は数値を拡張>	整数配列内の各値の出現数をカウントします。
RaggedCountSparseOutput <U は数値を拡張>	不規則なテンソル入力に対してスパース出力ビンカウントを実行します。
RaggedCross <T、U は数値を拡張>	Generates a feature cross from a list of tensors, and returns it as a RaggedTensor.
RaggedFillEmptyRows <T>
RaggedFillEmptyRowsGrad <T>
RaggedGather <T extends Number, U>	Gather ragged slices from `params` axis `0` according to `indices`.
RaggedRange <U extends Number, T extends Number>	Returns a `RaggedTensor` containing the specified sequences of numbers.
RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T>	Decodes a `variant` Tensor into a `RaggedTensor`.
RaggedTensorToSparse <U>	Converts a `RaggedTensor` into a `SparseTensor` with the same values.
RaggedTensorToTensor <U>	Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape.
RaggedTensorToVariant	Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor.
RaggedTensorToVariantGradient <U>	Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`.
RandomDatasetV2	Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers.
RandomIndexShuffle <T extends Number>	Outputs the position of `value` in a permutation of [0, ..., max_index].
Range <T extends Number>	Creates a sequence of numbers.
Rank	Returns the rank of a tensor.
ReadVariableOp <T>	Reads the value of a variable.
ReadVariableXlaSplitND <T>	Splits resource variable input tensor across all dimensions.
RebatchDataset	Creates a dataset that changes the batch size.
RebatchDatasetV2	Creates a dataset that changes the batch size.
Recv <T>	Receives the named tensor from send_device on recv_device.
RecvTPUEmbeddingActivations	An op that receives embedding activations on the TPU.
ReduceAll	Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor.
ReduceAny	Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor.
ReduceMax <T>	Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor.
ReduceMin <T>	Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor.
ReduceProd <T>	Computes the product of elements across dimensions of a tensor.
ReduceSum <T>	Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.
RefEnter <T>	Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame.
RefExit <T>	Exits the current frame to its parent frame.
RefIdentity <T>	Return the same ref tensor as the input ref tensor.
RefMerge <T>	Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`.
RefNextIteration <T>	Makes its input available to the next iteration.
RefSelect <T>	Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`.
RefSwitch <T>	Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`.
RegisterDataset	Registers a dataset with the tf.data service.
RegisterDatasetV2	Registers a dataset with the tf.data service.
Relayout <T>
RelayoutLike <T>
RequantizationRangePerChannel	Computes requantization range per channel.
RequantizePerChannel <U>	Requantizes input with min and max values known per channel.
Reshape <T>	Reshapes a tensor.
ResourceAccumulatorApplyGradient	Applies a gradient to a given accumulator.
ResourceAccumulatorNumAccumulated	Returns the number of gradients aggregated in the given accumulators.
ResourceAccumulatorSetGlobalStep	Updates the accumulator with a new value for global_step.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>	Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator.
ResourceApplyAdagradV2	Update '*var' according to the adagrad scheme.
ResourceApplyAdamWithAmsgrad	Update '*var' according to the Adam algorithm.
ResourceApplyKerasMomentum	Update '*var' according to the momentum scheme.
ResourceConditionalAccumulator	A conditional accumulator for aggregating gradients.
ResourceCountUpTo <T extends Number>	Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'.
ResourceGather <U>	Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`.
ResourceGatherNd <U>
ResourceScatterAdd	Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`.
ResourceScatterDiv	Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`.
ResourceScatterMax	Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation.
ResourceScatterMin	Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation.
ResourceScatterMul	Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`.
ResourceScatterNdAdd	Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable.
ResourceScatterNdMax
ResourceScatterNdMin
ResourceScatterNdSub	Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable.
ResourceScatterNdUpdate	Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`.
ResourceScatterSub	Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`.
ResourceScatterUpdate	Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`.
ResourceSparseApplyAdagradV2	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the adagrad scheme.
ResourceSparseApplyKerasMomentum	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the momentum scheme.
ResourceStridedSliceAssign	Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`.
RetrieveAllTPUEmbeddingParameters	An op that retrieves optimization parameters from embedding to host memory.
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters	Retrieve ADAM embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Retrieve Adadelta embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters	Retrieve Adagrad Momentum embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters	Retrieve Adagrad embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Retrieve centered RMSProp embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters	Retrieve FTRL embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	Retrieve frequency estimator embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters	Retrieve Momentum embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Retrieve proximal Adagrad embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters	Retrieve RMSProp embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Retrieve SGD embedding parameters.
Reverse <T>	Reverses specific dimensions of a tensor.
ReverseSequence <T>	Reverses variable length slices.
RewriteDataset
RiscAbs <T extends Number>
RiscAdd <T extends Number>	Returns x + y element-wise.
RiscBinaryArithmetic <T extends Number>
RiscBinaryComparison
RiscBitcast <U>
RiscBroadcast <T>
RiscCast <U>
RiscCeil <T extends Number>
RiscCholesky <T extends Number>
RiscConcat <T>
RiscConv <T extends Number>
RiscCos <T extends Number>
RiscDiv <T extends Number>
RiscDot <T extends Number>
RiscExp <T extends Number>
RiscFft <T>
RiscFloor <T extends Number>
RiscGather <T>
RiscImag <U extends Number>
RiscIsFinite
RiscLog <T extends Number>
RiscLogicalAnd
RiscLogicalNot
RiscLogicalOr
RiscMax <T extends Number>	Returns max(x, y) element-wise.
RiscMin <T extends Number>
RiscMul <T extends Number>
RiscNeg <T extends Number>
RiscPad <T extends Number>
RiscPool <T extends Number>
RiscPow <T extends Number>
RiscRandomUniform
RiscReal <U extends Number>
RiscReduce <T extends Number>
RiscRem <T extends Number>
RiscReshape <T extends Number>
RiscReverse <T extends Number>
RiscScatter <U extends Number>
RiscShape <U extends Number>
RiscSign <T extends Number>
RiscSlice <T extends Number>
RiscSort <T extends Number>
RiscSqueeze <T>
RiscSub <T extends Number>
RiscTranspose <T>
RiscTriangularSolve <T extends Number>
RiscUnary <T extends Number>
RngReadAndSkip	Advance the counter of a counter-based RNG.
RngSkip	Advance the counter of a counter-based RNG.
Roll <T>	Rolls the elements of a tensor along an axis.
SamplingDataset	Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset.
ScaleAndTranslate
ScaleAndTranslateGrad <T extends Number>
ScatterAdd <T>	Adds sparse updates to a variable reference.
ScatterDiv <T>	Divides a variable reference by sparse updates.
ScatterMax <T extends Number>	Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation.
ScatterMin <T extends Number>	Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation.
ScatterMul <T>	Multiplies sparse updates into a variable reference.
ScatterNd <U>	Scatters `updates` into a tensor of shape `shape` according to `indices`.
ScatterNdAdd <T>	Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable.
ScatterNdMax <T>	Computes element-wise maximum.
ScatterNdMin <T>	Computes element-wise minimum.
ScatterNdNonAliasingAdd <T>	Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`.
ScatterNdSub <T>	Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable.
ScatterNdUpdate <T>	Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`.
ScatterSub <T>	Subtracts sparse updates to a variable reference.
ScatterUpdate <T>	Applies sparse updates to a variable reference.
SegmentMaxV2 <T extends Number>	Computes the maximum along segments of a tensor.
SegmentMinV2 <T extends Number>	Computes the minimum along segments of a tensor.
SegmentProdV2 <T>	Computes the product along segments of a tensor.
SegmentSumV2 <T>	Computes the sum along segments of a tensor.
SelectV2 <T>
Send	Sends the named tensor from send_device to recv_device.
SendTPUEmbeddingGradients	Performs gradient updates of embedding tables.
SetDiff1d <T, U extends Number>	Computes the difference between two lists of numbers or strings.
SetSize	Number of unique elements along last dimension of input `set`.
Shape <U extends Number>	Returns the shape of a tensor.
ShapeN <U extends Number>	Returns shape of tensors.
ShardDataset	Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset.
ShuffleAndRepeatDatasetV2
ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV3
ShutdownDistributedTPU	Shuts down a running distributed TPU system.
ShutdownTPUSystem	An op that shuts down the TPU system.
Size <U extends Number>	Returns the size of a tensor.
Skipgram	Parses a text file and creates a batch of examples.
SleepDataset
Slice <T>	Return a slice from 'input'.
SlidingWindowDataset	Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`.
Snapshot <T>	Returns a copy of the input tensor.
SnapshotChunkDataset
SnapshotDataset	Creates a dataset that will write to / read from a snapshot.
SnapshotDatasetReader
SnapshotNestedDatasetReader
SobolSample <T extends Number>	Generates points from the Sobol sequence.
SpaceToBatchNd <T>	SpaceToBatch for ND tensors of type T.
SparseApplyAdagradV2 <T>	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the adagrad scheme.
SparseBincount <U extends Number>	Counts the number of occurrences of each value in an integer array.
SparseCountSparseOutput <U extends Number>	Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input.
SparseCrossHashed	Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors.
SparseCrossV2	Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors.
SparseMatrixAdd	Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B.
SparseMatrixMatMul <T>	Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix.
SparseMatrixMul	Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor.
SparseMatrixNNZ	Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`.
SparseMatrixOrderingAMD	Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`.
SparseMatrixSoftmax	Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix.
SparseMatrixSoftmaxGrad	Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op.
SparseMatrixSparseCholesky	Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`.
SparseMatrixSparseMatMul	Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`.
SparseMatrixTranspose	Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix.
SparseMatrixZeros	Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`.
SparseSegmentMeanGradV2 <T extends Number, U extends Number>	Computes gradients for SparseSegmentMean.
SparseSegmentSqrtNGradV2 <T extends Number, U extends Number>	Computes gradients for SparseSegmentSqrtN.
SparseSegmentSumGrad <T extends Number>	Computes gradients for SparseSegmentSum.
SparseSegmentSumGradV2 <T extends Number, U extends Number>	Computes gradients for SparseSegmentSum.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix.
Spence <T extends Number>
Split <T>	Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension.
SplitDedupData <T extends Number, U extends Number>	An op splits input deduplication data XLA tuple into integer and floating point tensors.
SplitV <T>	Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension.
Squeeze <T>	Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor.
Stack <T>	Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor.
Stage	Stage values similar to a lightweight Enqueue.
StageClear	Op removes all elements in the underlying container.
StagePeek	Op peeks at the values at the specified index.
StageSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
StatefulRandomBinomial <V extends Number>
StatefulStandardNormal <U>	Outputs random values from a normal distribution.
StatefulStandardNormalV2 <U>	Outputs random values from a normal distribution.
StatefulTruncatedNormal <U>	Outputs random values from a truncated normal distribution.
StatefulUniform <U>	Outputs random values from a uniform distribution.
StatefulUniformFullInt <U>	Outputs random integers from a uniform distribution.
StatefulUniformInt <U>	Outputs random integers from a uniform distribution.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number>
StatelessRandomBinomial <W extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution.
StatelessRandomGammaV2 <V extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution.
StatelessRandomGammaV3 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution.
StatelessRandomGetAlg	Picks the best counter-based RNG algorithm based on device.
StatelessRandomGetKeyCounter	Scrambles seed into key and counter, using the best algorithm based on device.
StatelessRandomGetKeyCounterAlg	Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter.
StatelessRandomNormalV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution.
StatelessRandomPoisson <W extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution.
StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution.
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number>	Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically.
StatelessShuffle <T>	Randomly and deterministically shuffles a tensor along its first dimension.
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution.
StatsAggregatorHandleV2
StatsAggregatorSetSummaryWriter	Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator.
StochasticCastToInt <U extends Number>	Stochastically cast a given tensor from floats to ints.
StopGradient <T>	Stops gradient computation.
StridedSlice <T>	Return a strided slice from `input`.
StridedSliceAssign <T>	Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`.
StridedSliceGrad <U>	Returns the gradient of `StridedSlice`.
StringLower	Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements.
StringNGrams <T extends Number>	Creates ngrams from ragged string data.
StringUpper	Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements.
Sum <T>	Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.
SwitchCond <T>	Forwards `data` to the output port determined by `pred`.
SyncDevice	Synchronizes the device this op is run on.
TFRecordDatasetV2	Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files.
TPUCompilationResult	Returns the result of a TPU compilation.
TPUCompileSucceededAssert	Asserts that compilation succeeded.
TPUEmbeddingActivations	An op enabling differentiation of TPU Embeddings.
TPUExecute	Op that loads and executes a TPU program on a TPU device.
TPUExecuteAndUpdateVariables	Op that executes a program with optional in-place variable updates.
TPUOrdinalSelector	A TPU core selector Op.
TPUPartitionedInput <T>	An op that groups a list of partitioned inputs together.
TPUPartitionedInputV2 <T>	An op that groups a list of partitioned inputs together.
TPUPartitionedOutput <T>	An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation.
TPUPartitionedOutputV2 <T>	An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation.
TPUReplicateMetadata	Metadata indicating how the TPU computation should be replicated.
TPUReplicatedInput <T>	Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation.
TPUReplicatedOutput <T>	Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation.
TPUReshardVariables	Op that reshards on-device TPU variables to specified state.
TPURoundRobin	Round-robin load balancing on TPU cores.
TemporaryVariable <T>	Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step.
TensorArray	An array of Tensors of given size.
TensorArrayClose	Delete the TensorArray from its resource container.
TensorArrayConcat <T>	Concat the elements from the TensorArray into value `value`.
TensorArrayGather <T>	Gather specific elements from the TensorArray into output `value`.
TensorArrayGrad	Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle.
TensorArrayGradWithShape	Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle.
TensorArrayPack <T>
TensorArrayRead <T>	Read an element from the TensorArray into output `value`.
TensorArrayScatter	Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements.
TensorArraySize	Get the current size of the TensorArray.
TensorArraySplit	Split the data from the input value into TensorArray elements.
TensorArrayUnpack
TensorArrayWrite	Push an element onto the tensor_array.
TensorListConcat <T>	Concats all tensors in the list along the 0th dimension.
TensorListConcatLists
TensorListConcatV2 <U>	Concats all tensors in the list along the 0th dimension.
TensorListElementShape <T extends Number>	The shape of the elements of the given list, as a tensor.
TensorListFromTensor	Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`.
TensorListGather <T>	Creates a Tensor by indexing into the TensorList.
TensorListGetItem <T>
TensorListLength	Returns the number of tensors in the input tensor list.
TensorListPopBack <T>	Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element.
TensorListPushBack	Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`.
TensorListPushBackBatch
TensorListReserve	List of the given size with empty elements.
TensorListResize	Resizes the list.
TensorListScatter	Creates a TensorList by indexing into a Tensor.
TensorListScatterIntoExistingList	Scatters tensor at indices in an input list.
TensorListScatterV2	Creates a TensorList by indexing into a Tensor.
TensorListSetItem
TensorListSplit	Splits a tensor into a list.
TensorListStack <T>	Stacks all tensors in the list.
TensorMapErase	Returns a tensor map with item from given key erased.
TensorMapHasKey	Returns whether the given key exists in the map.
TensorMapInsert	Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted.
TensorMapLookup <U>	Returns the value from a given key in a tensor map.
TensorMapSize	Returns the number of tensors in the input tensor map.
TensorMapStackKeys <T>	Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map.
TensorScatterAdd <T>	Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`.
TensorScatterMax <T>	Apply a sparse update to a tensor taking the element-wise maximum.
TensorScatterMin <T>
TensorScatterSub <T>	Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`.
TensorScatterUpdate <T>	Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`.
TensorStridedSliceUpdate <T>	Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`.
ThreadPoolDataset	Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`.
ThreadPoolHandle	Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`.
Tile <T>	Constructs a tensor by tiling a given tensor.
Timestamp	Provides the time since epoch in seconds.
ToBool	Converts a tensor to a scalar predicate.
TopKUnique	Returns the TopK unique values in the array in sorted order.
TopKWithUnique	Returns the TopK values in the array in sorted order.
TpuHandleToProtoKey	Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format.
TridiagonalMatMul <T>	Calculate product with tridiagonal matrix.
TridiagonalSolve <T>	Solves tridiagonal systems of equations.
Unbatch <T>	Reverses the operation of Batch for a single output Tensor.
UnbatchGrad <T>	Gradient of Unbatch.
UncompressElement	Uncompresses a compressed dataset element.
UnicodeDecode <T extends Number>	Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points.
UnicodeEncode	Encode a tensor of ints into unicode strings.
UniformDequantize <U extends Number>	Perform dequantization on the quantized Tensor `input`.
UniformQuantize <U>	Perform quantization on Tensor `input`.
UniformQuantizedAdd <T>	Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`.
UniformQuantizedClipByValue <T>	Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`.
UniformQuantizedConvolution <U>	Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number>	Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformQuantizedDot <U>	Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`.
UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number>	Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformRequantize <U>	Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters.
Unique <T, V extends Number>	Finds unique elements along an axis of a tensor.
UniqueDataset	Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`.
UniqueWithCounts <T, V extends Number>	Finds unique elements along an axis of a tensor.
UnravelIndex <T extends Number>	Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays.
UnsortedSegmentJoin
Unstack <T>	Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors.
Unstage	Op is similar to a lightweight Dequeue.
UnwrapDatasetVariant
UpperBound <U extends Number>	Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row.
VarHandleOp	Creates a handle to a Variable resource.
VarIsInitializedOp	Checks whether a resource handle-based variable has been initialized.
Variable <T>	Holds state in the form of a tensor that persists across steps.
VariableShape <T extends Number>	Returns the shape of the variable pointed to by `resource`.
Where	Returns locations of nonzero / true values in a tensor.
Where3 <T>	Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`.
WindowOp
WorkerHeartbeat	Worker heartbeat op.
WrapDatasetVariant
WriteRawProtoSummary	Writes a serialized proto summary.
XlaConcatND <T>	Concats input tensor across all dimensions.
XlaRecvFromHost <T>	An op to receive a tensor from the host.
XlaRecvTPUEmbeddingActivations	An op that receives embedding activations on the TPU.
XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData	Receives deduplication data (indices and weights) from the embedding core.
XlaSendTPUEmbeddingGradients	An op that performs gradient updates of embedding tables.
XlaSendToHost	An op to send a tensor to the host.
XlaSplitND <T>	Splits input tensor across all dimensions.
Xlog1py <T>	Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise.
ZerosLike <T>	Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x.

A base class for Op implementations that are backed by a single Operation .

Each operation registered in the TensorFlow core is a primitive and is provided as a PrimitiveOp . Custom operations working with only one primitive may also derive from this class.

パブリックメソッド

最終ブール値	等しい(オブジェクトオブジェクト)
最終整数	ハッシュコード()
手術	オプ() 基礎となる`Operation`を返します
最後の文字列	toString ()

継承されたメソッド

クラスjava.lang.Objectから

ブール値	等しい(オブジェクト arg0)
最終クラス<?>	getクラス()
整数	ハッシュコード()
最後の空白	通知する()
最後の空白	すべて通知()
弦	toString ()
最後の空白	wait (long arg0, int arg1)
最後の空白	待機(長い引数0)
最後の空白	待ってください()

パブリックメソッド

public final boolean equals (Object obj)

パラメーター

obj

public final int hashCode ()

public Operation op ()

基礎となるOperationを返します

PrimitiveOp

パブリックメソッド

継承されたメソッド

パブリックメソッド

public final boolean equals (Object obj)

パラメーター

public final int hashCode ()

public Operation op ()

public final String toString ()