PrimitiveOp
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パブリック抽象クラスPrimitiveOp

既知の直接サブクラス

アボート、すべて、 AllToAll <T>、 AnonymousHashTable 、 AnonymousIteratorV2 、 AnonymousIteratorV3 、 AnonymousMemoryCache 、 AnonymousMultiDeviceIterator 、 AnonymousMultiDeviceIteratorV3 、 AnonymousMutableDenseHashTable 、 AnonymousMutableHashTable 、 AnonymousMutableHashTableOfTensors 、 AnonymousRandomSeedGenerator 、 AnonymousSeedGenerator 、 Any 、その他766名。

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。
ComputeDedupDataSize	演算は、埋め込みコアからの重複排除データのサイズを計算し、更新された構成を返します。
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。
ConvertToCooTensor
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ー
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。
GetMinibatchSplitsWithPhysicalReplica
GetMinibatchesInCsrWithPhysicalReplica
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。
GlobalIterId
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。
リストスナップショットチャンクデータセット
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 値をキューに入れます。
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拡張番号>	ぼろぼろのテンソル入力のためにスパース出力ビンカウントを実行します。
raggedcross <t、uは数字>を拡張します	テンソルのリストから機能クロスを生成し、それをラグドテンサーとして返します。
RaggedFillEmptyRows <T>
RaggedFillEmptyRowsgrad <T>
raggedgather <tはu>を拡張します	「インデックス」に従って「パラメージ」axis「0」からぼろぼろのスライスを収集します。
raggedrange <uは数値を拡張し、tは拡張番号>	指定された数値シーケンスを含む「ラグドテンソル」を返します。
raggedtensorfromvariant <uは数値を拡張します	`variant`テンソルを「raggedtensor」にデコードします。
raggedtensortosparse <u>	同じ値で「raggedtensor」を「sparsetensor」に変換します。
raggedtensortotensor <u>	ぼろぼろの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「バリアント」テンソルにエンコードします。
RaggedTensortovariantGradient <u>	ヘルパーは、「raggedtensortovariant」の勾配を計算するために使用されました。
randomDataSETV2	擬似ランダム数を返すデータセットを作成します。
randomindexshuffle <t拡張番号>	[0、...、max_index]の順列に「値」の位置を出力します。
範囲<t拡張番号>	一連の数字を作成します。
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。
readvariablexlasplitnd <t>	すべての寸法にわたってリソース変数入力テンソルを分割します。
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。
recv <t>	recv_deviceでsend_deviceから指名されたテンソルを受け取ります。
recvtpuembeddingivations	TPUに埋め込みアクティベーションを受信するOP。
Reduceall	テンソルの寸法にわたる「論理と要素の」を計算します。
還元	テンソルの寸法にわたる要素の「論理または」を計算します。
reducemax <t>	テンソルの寸法にわたる最大要素を計算します。
reducemin <t>	テンソルの寸法にわたる最小要素を計算します。
ReduceProd <t>	テンソルの寸法にわたる要素の積を計算します。
減少<t>	テンソルの寸法にわたる要素の合計を計算します。
順序<t>	チャイルドフレームを作成または見つけ、子フレームで「データ」を利用できるようにします。
reexit <t>	現在のフレームを親フレームに終了します。
refidentity <t>	入力REFテンソルと同じREFテンソルを返します。
refmerge <t>	利用可能なテンソルの値を「入力」から「出力」に転送します。
refnextiteration <t>	次の反復に入力を利用できるようにします。
refselect <t>	「入力」の「インデックス」要素を「出力」に転送します。
refswitch <t>	refテンソル「データ」を「pred」によって決定される出力ポートに転送します。
RegisterDataset	TF.DATAサービスでデータセットを登録します。
RegisterDatasetv2	TF.DATAサービスでデータセットを登録します。
Relayout <T>
relayoutlike <t>
RecAntizationRangePerChannel	チャネルあたりの範囲を計算します。
recomtizeperchannel <u>	チャネルごとに既知のMINおよびMAX値を使用して入力を再現します。
reshape <t>	テンソルを再形成します。
ResourceAccumulatorApplygradient	特定のアキュムレータに勾配を適用します。
Resourceaccumulatornumaculated	与えられた蓄積者に集約された勾配の数を返します。
ResourceAccumulatorSetglobalStep	Global_Stepの新しい値でアキュムレータを更新します。
ResourceAccumulatortakegradient <t>	与えられた条件障害物の平均勾配を抽出します。
ResourceApplyAdagradv2	Adagradスキームに従って「*var」を更新します。
Resourceapplyadamwithamsgrad	Adam Algorithmに従って「*var」を更新します。
ResourceApplyKerasmomentum	Momentum Schemeに従って「*var」を更新します。
ResourceConditionAlaccumator	勾配を集約するための条件付きアキュムレータ。
resourcecountupto <t拡張番号>	「リソース」が「リソース」が「制限」に達するまで指定された増分変数。
ResourceGather <u>	「インデックス」に従って「リソース」によって指された変数からスライスを収集します。
ResourceGathernd <u>
ResourcesCatterAdd	「リソース」によって参照される変数にスパースアップデートを追加します。
ResourcesCatterDiv	「リソース」によって参照される変数にまばらな更新を分割します。
ResourcesCatterMax	「MAX」操作を使用して「リソース」によって参照される変数へのスパースの更新を減らします。
ResourcesCattermin	「MIN」操作を使用して「リソース」によって参照される変数へのスパースの更新を削減します。
ResourcesCatterMul	スパースアップデートを「リソース」で参照される変数に掛けます。
ResourcesCatterndadd	変数内の個々の値またはスライスにまばらな追加を適用します。
ResourcesCatterndMax
ResourcesCatterndmin
ResourcesCatterndSub	変数内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。
ResourcesCatterndupdate	特定の値内の個々の値またはスライスにスパース「更新」を適用します「インデックス」に従って変数。
ResourcesCatterSub	「リソース」によって参照される変数からスパースアップデートを減算します。
ResourcesCatterUpDate	「リソース」によって参照される変数にスパースアップデートを割り当てます。
ResourcesParseApplyAdagradv2	Adagradスキームに従って、「var」および「ascum」の関連するエントリを更新します。
ResourcesParseapplykerasmomentum	Momentum Schemeに従って、「var」および「Accum」の関連するエントリを更新します。
ResourcestridedSliceAsSign	「ref」のスライスされたL値参照に「値」を割り当てます。
retivealltpuembeddingparameters	埋め込みからホストメモリまで最適化パラメーターを取得するOP。
retiveTpuembeddingdingAdamparameters	Adam Embeddingパラメーターを取得します。
retiveetpuembeddingadadeltaparameters	アダデルタ埋め込みパラメーターを取得します。
retiveetpuembeddingadgagradmomentumparameters	パラメーターを埋め込むAdagrad Momentumを取得します。
retiveTpuembeddingadagradparameters	Adagrad Embeddingパラメーターを取得します。
retiveTpuembeddingCenteredRMSPROPPARAMETERS	中央のRMSPROP埋め込みパラメーターを取得します。
retiveTpuembeddingftrllparameters	FTRL埋め込みパラメーターを取得します。
retiveTpuembeddingfrequencyStimatorParameters	周波数推定器埋め込みパラメーターを取得します。
retiveetpuembeddingmdladagradlightparameters	MDL Adagrad Light Embeddingパラメーターを取得します。
retiveTpuembeddingmomentumparameters	運動量埋め込みパラメーターを取得します。
retiveTpuembeddingpromaladagradparameters	近位のアダグラード埋め込みパラメーターを取得します。
retiveTpuembeddingpromixalyogiparameters
retiveTpuembeddingrmsPropParameters	RMSPROP埋め込みパラメーターを取得します。
retiveTpuembeddingStochasticGradientDescentParameters	SGD埋め込みパラメーターを取得します。
逆<t>	テンソルの特定の寸法を逆転させます。
ReverseSequence <T>	可変長スライスを逆転させます。
rewritedataset
riscabs <t拡張番号>
riscadd <tは数字>を拡張します	x + y要素を返します。
riscbinaryarithmetic <t拡張番号>
RiscbinaryComparison
Riscbitcast <u>
riscbroadcast <t>
risccast <u>
riscceil <t拡張番号>
risccholesky <tは数字>を拡張します
riscconcat <t>
riscconv <t拡張番号>
risccos <t拡張番号>
riscdiv <t拡張番号>
riscdot <t拡張番号>
riscexp <t拡張番号>
riscfft <t>
riscfloor <t拡張番号>
riscgather <t>
riscimag <uはnumber>を拡張します
riscisfinite
risclog <t拡張番号>
risclogicaland
risclogicalnot
risclogicalor
riscmax <t拡張番号>	max（x、y）を要素ごとに返します。
riscmin <t拡張番号>
riscmul <t拡張番号>
riscneg <t拡張番号>
riscpad <t拡張番号>
riscpool <t拡張番号>
riscpow <t拡張番号>
Riscrandomuniform
riscreal <uは数値を拡張します>
<t拡張数>
Riscrem <tは数字>を拡張します
riscreShape <t拡張番号>
riscReverse <t拡張番号>
riscscatter <uはnumber>を拡張します
riscshape <uはnumber>を拡張します
riscSign <t拡張番号>
riscslice <t拡張番号>
riscsort <t拡張番号>
riscsqueeze <t>
riscsub <t拡張番号>
再トランスポジション<t>
risctriangularsolve <t拡張番号>
riscunary <tは数字>を拡張します
rngreadandskip	カウンターベースのRNGのカウンターを進めます。
rngskip	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>	軸に沿ってテンソルの要素を転がします。
samplingdataset	別のデータセットの内容のベルヌーリサンプルを採取するデータセットを作成します。
鱗状翻訳
scaleandtranslategrad <t拡張番号>
散布<t>	スパースアップデートを変数参照に追加します。
scatterdiv <t>	スパースアップデートによって変数参照を分割します。
scattermax <t拡張番号>	「max」操作を使用して、スパースアップデートを変数参照に削減します。
scattermin <t拡張番号>	「min」操作を使用して、スパースアップデートを変数参照に削減します。
scattermul <t>	スパースアップデートを変数参照に掛けます。
scatternd <u>	「インデックス」に従って、「更新」を形状のテンソル「形状」に分散させます。
scatterndadd <t>	変数内の個々の値またはスライスにまばらな追加を適用します。
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」にスパース追加を適用しますインデックス「インデックス」に従って「更新」から。
scatterndsub <t>	変数内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>	特定の値内の個々の値またはスライスにスパース「更新」を適用します「インデックス」に従って変数。
scatterSub <T>	スパースアップデートを変数参照に減算します。
scatterUpdate <T>	スパースアップデートを変数参照に適用します。
segmentmaxv2 <t拡張番号>	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拡張番号>	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製品を計算します。
segmentsumv2 <t>	テンソルのセグメントに沿った合計を計算します。
selectv2 <t>
送信	send_deviceからrecv_deviceに名前付きテンソルを送信します。
sendtpuembeddinggradients	埋め込みテーブルのグラデーション更新を実行します。
setdiff1d <t、uはnumber>を拡張します	数字または文字列の2つのリストの違いを計算します。
SetSize	入力「セット」の最後の次元に沿った一意の要素の数。
shape <uは数字>を拡張します	テンソルの形状を返します。
shapen <uはnumber>を拡張します	テンソルの形状を返します。
Sharddataset	このデータセットの1/「num_shards」のみを含む「データセット」を作成します。
shuffleandrepeatdatasetv2
shuffledatasetv2
shuffledatasetv3
shutdowndistributedtpu	実行中の分散TPUシステムをシャットダウンします。
ShutdowntPusystem	TPUシステムをシャットダウンするOP。
size <uは数字>を拡張します	テンソルのサイズを返します。
スキップグラム	テキストファイルを解析し、例のバッチを作成します。
sleepdataset
スライス<t>	「入力」からスライスを返します。
SlidingWindowDataset	「input_dataset」の上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。
Snapshotchunkdataset
SnapShotDataset	スナップショットから /読み取るデータセットを作成します。
snapshotdatasetreader
snapshotnesteddatasetreader
sobolsample <t拡張番号>	SOBOL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テンソル用のspaceTobatch。
Sparseapplyadagradv2 <T>	Adagradスキームに従って、「var」および「ascum」の関連するエントリを更新します。
sparsebincount <uはnumber>を拡張します	整数配列内の各値の発生数をカウントします。
sparsecountsparseoutput <uはnumber>を拡張します	まばらなテンソル入力のためにスパース出力ビンカウントを実行します。
Sparsecrosshed	まばらで密なテンソルのリストからまばらなクロスを生成します。
sparsecrossv2	まばらで密なテンソルのリストからまばらなクロスを生成します。
sparsematrixadd	2つのCSRマトリックスのスパース追加、c = alpha * a + beta * B.
sparsematrixmatmul <t>	Matrix-Multipries密なマトリックスを備えたスパースマトリックス。
sparsematrixmul	密なテンソルを備えたスパースマトリックスの要素ごとの乗算。
Sparsematrixnnz	`sparse_matrix`の非ゼロの数を返します。
sparsematrixorderingamd	「入力」のおおよその最小度（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	「入力」のまばらな胆嚢分解を計算します。
sparsematrixsparsematmul	スパルスマトリックスマルチプリーズ2つのCSRマトリックス「a」と「b」。
SparsematrixTranspose	CSRSPARSEMATRIXの内部（マトリックス）寸法を転置します。
Sparsematrixzeros	形状「Dense_shape」を備えたAll-Zeros csrsparsematrixを作成します。
sparsesegmentmeangradv2 <tは数字を拡張し、uは数字を拡張します>	Sparsesementmeanの勾配を計算します。
sparsegmentsqrtngradv2 <t拡張番号、uは数字を拡張します>	SparsegmentsQrtnの勾配を計算します。
sparsegmentsumgrad <t拡張番号>	Sparsegmentsumの勾配を計算します。
sparsegmentsumgradv2 <t拡張番号、uは数字を拡張します>	Sparsegmentsumの勾配を計算します。
sparsetensortocsrsparsematrix	SparsetEnsorを（おそらくバッチ）CSRSParsematrixに変換します。
Spence <t拡張番号>
分割<t>	テンソルを1つの次元に沿って `num_split`テンソルに分割します。
splitdedupdata <tは数字を拡張し、uは数字を拡張します>	OPは、入力の重複排除データXLA Tupleを整数と浮動点テンソルに分割します。
splitv <t>	テンソルを1つの次元に沿って `num_split`テンソルに分割します。
スクイーズ<t>	テンソルの形状からサイズ1の寸法を削除します。
スタック<t>	`n` rank-` r`テンソルのリストを1つのランク `（r+1）`テンソルに詰めます。
ステージ	軽量のエンキューと同様のステージ値。
stageclear	OPは、基礎となる容器内のすべての要素を削除します。
ステージピーク	指定されたインデックスの値でOPを覗きます。
ステージングします	OPは、基礎となる容器内の要素の数を返します。
statefulrandombinomial <vは数値を拡張します
StatefulStandardnormal <u>	正規分布からランダム値を出力します。
StatefulStandardnormalv2 <u>	正規分布からランダム値を出力します。
statefultruncatednormal <u>	切り捨てられた正規分布からランダム値を出力します。
statefuluniform <u>	均一な分布からランダム値を出力します。
statefuluniformfullint <u>	均一な分布からランダムな整数を出力します。
statefuluniformint <u>	均一な分布からランダムな整数を出力します。
statonessparametarizedTruncatednormal <v拡張番号>
statellessRandombinomial <wは数字>を拡張します	二項分布からの決定論的な疑似ランダム乱数を出力します。
StatEllingRandomGammav2 <v拡張番号>	ガンマ分布からの決定論的な疑似ランダム乱数を出力します。
StatEllingRandomGammav3 <uは数値を拡張します>	ガンマ分布からの決定論的な疑似ランダム乱数を出力します。
StatEllenseRandomGetalg	デバイスに基づいて、最高のカウンターベースのRNGアルゴリズムを選択します。
StatEllingRandomgetKeycカウンター	デバイスに基づいて最適なアルゴリズムを使用して、シードをキーとカウンターにスクランブルします。
statellessrandomgetkeycounteralg	デバイスに基づいて最高のアルゴリズムを選択し、キーとカウンターにシードをスクランブルします。
StatEllenseRandomNormalV2 <uは数値を拡張します	正規分布からの決定論的な疑似ランダム値を出力します。
StatEllenseRandompoisson <w拡張番号>	ポアソン分布からの決定論的な疑似ランダム乱数を出力します。
statelessrandomuniformfullint <v拡張番号>	均一な分布からの決定論的な疑似ランダムランダム整数を出力します。
statellessrandomuniformfullintv2 <u拡張番号>	均一な分布からの決定論的な疑似ランダムランダム整数を出力します。
statelessrandomuniformintv2 <uはnumber>> extens>	均一な分布からの決定論的な疑似ランダムランダム整数を出力します。
statellessrandomuniformv2 <uはnumber>を拡張します	均一な分布からの決定論的な疑似ランダム値を出力します。
statelessSampledistortedboundingbox <t拡張番号>	決定論的に画像のランダムに歪んだ境界ボックスを生成します。
StatelessShuffle <T>	最初の次元に沿ってテンソルをランダムに決定的にシャッフルします。
statelesstruncatednormalv2 <uは数値を拡張します>	切り捨てられた正規分布からの決定論的な疑似ランダム値を出力します。
statsaggregatorhandlev2
statsaggregatorsetsummarywriter	summary_writer_interfaceを設定して、指定されたstats_aggregatorを使用して統計を記録します。
StochasticCasttoint <uはnumber>を拡張します	フロートからINTに与えられたテンソルを確率的にキャストします。
stopgrionient <t>	勾配計算を停止します。
storeminibatchstatisticsinfdo
stridedslice <t>	「入力」から伸びたスライスを返します。
stridedsliceassign <t>	「ref」のスライスされたL値参照に「値」を割り当てます。
StridedSlicegrad <u>	「stridedslice」の勾配を返します。
stringlower	すべての大文字をそれぞれの小文字の交換に変換します。
stringngrams <t拡張番号>	ぼろぼろの文字列データからngramsを作成します。
Stringupper	すべての小文字をそれぞれの大文字の交換に変換します。
合計<t>	テンソルの寸法にわたる要素の合計を計算します。
switchcond <t>	「Pred」によって決定される出力ポートに「データ」を転送します。
同期	このOPが実行されるデバイスを同期します。
tfrecorddatasetv2	1つ以上のTrecordファイルからレコードを発するデータセットを作成します。
tpuannotatetensorsorswithdynamicshape
tpucompilationResult	TPUコンパイルの結果を返します。
tpucompilesuchededassert	編集が成功したと主張します。
tpucopywithdynamicshape	ダイナミックシェイプサポートを備えたデバイスへのホストテンソルをコピーするOP。
tpuembeddingIctivations	TPU埋め込みの差別化を可能にするOP。
tpuexecute	TPUデバイスでTPUプログラムをロードおよび実行するOP。
tpuexecuteandupdatevariables	オプションのインプレース変数更新を備えたプログラムを実行するOP。
tpuordinalselector	TPUコアセレクターop。
tpupartitionedinput <t>	パーティション化された入力のリストをグループ化するOP。
tpupartitionedinputv2 <t>	パーティション化された入力のリストをグループ化するOP。
tpupartitionedOutput <T>	XLAによってシャードされるテンソルをパーティション化されたリストに非難するOP XLA計算の外側の出力。
tpupartitionedoutputv2 <t>	XLAによってシャードされるテンソルをパーティション化されたリストに非難するOP XLA計算の外側の出力。
tpureplicatemetadata	TPU計算の複製方法を示すメタデータ。
tpureplicatedInput <T>	n入力をN-way Replaged TPU計算に接続します。
tpureplicatedOutput <T>	N-Way Replased TPU計算からN出力を接続します。
tpureshardvariables	OPは、指定された状態に変数を使用して変数を変更します。
Tpuroundrobin	TPUコアのラウンドロビンロードバランス。
一時的な可変<t>	変異する可能性のあるテンソルを返しますが、単一のステップ内でのみ持続します。
テンソラレイ	指定されたサイズのテンソルの配列。
Tensorarrayclose	リソースコンテナからテンソラレイを削除します。
TensorArrayConcat <T>	テンソラレイからの要素を価値 `value`に連結します。
Tensorarraygather <t>	テンソラレイから出力「値」に特定の要素を収集します。
TensorArraygrad	指定されたハンドルに値の勾配を保存するためのテンソラレイを作成します。
Tensorraygradwithshape	指定されたハンドルに複数の勾配を保存するためのテンソラレイを作成します。
TensorArrayPack <T>
TensorArrayread <t>	テンソラレイから出力「値」への要素を読みます。
Tensorarrayscatter	入力値からデータを特定のテンソラレイ要素に分散させます。
テンソラレイズ	テンソラレイの現在のサイズを取得します。
Tensorraysplit	データを入力値からテンソラレイ要素に分割します。
Tensorarrayunpack
TensorArraywrite	要素をtensor_arrayに押し込みます。
TensorlistConcat <t>	0番目の次元に沿ったリスト内のすべてのテンソルを連結します。
TensorlistConcatlists
TensOrlistConcatv2 <u>	0番目の次元に沿ったリスト内のすべてのテンソルを連結します。
TensorListelementshape <t拡張番号>	テンソルとして、指定されたリストの要素の形状。
Tensorlistfromtensor	積み重ねられたときに「テンソル」の価値を持つテンソルリストを作成します。
Tensorlistgather <t>	テンソルリストにインデックスを付けてテンソルを作成します。
tensorlistgetitem <t>
TensorListlength	入力テンソルリストのテンソルの数を返します。
TensorListPopback <T>	入力リストの最後の要素と、その要素を除くすべてのリストを返します。
TensorListPushback	「input_handle」の指定されたリストの他の要素として、「テンソル」を `input_handle`の他の要素として渡されたリストを返します。
TensOrlistPushbackBatch
Tensorlistreserve	空の要素を持つ指定されたサイズのリスト。
Tensorlistresize	リストを変更します。
Tensorlistscatter	テンソルにインデックスを作成することにより、テンソルリストを作成します。
tensorlistscatterintoexistinglist	入力リストのインデックスでテンソルを散乱させます。
Tensorlistscatterv2	テンソルにインデックスを作成することにより、テンソルリストを作成します。
TENSORLISSTITITEM
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	指定されたキーの消去からアイテムを使用して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	指定されたキー値ペアが挿入された「input_handle」であるマップを返します。
tensormaplookup <u>	テンソルマップの特定のキーから値を返します。
tensormapsize	入力テンソルマップのテンソルの数を返します。
tensormapstackkeys <t>	テンソルマップ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スパース「更新」を追加します。
tensorscattermax <t>	要素ごとの最大値をとるテンソルにスパースアップデートを適用します。
Tensorscattermin <t>
tensorscattersub <t>	「インデックス」に従って既存のテンソルからスパース「更新」を減算します。
tensorscatterupdate <t>	「インデックス」に従って「更新」を既存のテンソルに分散させます。
tensorstridedsliceupdate <t>	「入力」のスライスされたL値参照に「値」を割り当てます。
threadpooldataset	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。
ThreadPoolHandle	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>	特定のテンソルをタイリングすることにより、テンソルを構築します。
タイムスタンプ	エポック以来の時間を数秒で提供します。
トブール	テンソルをスカラー述語に変換します。
Topkunique	並べ替えられた順序で、アレイのtopk一意の値を返します。
topkwithunique	並べ替えられた順序でアレイのtopk値を返します。
tpuhandletoprotokey	XRTのUIDハンドルをTensorflowに優しい入力形式に変換します。
tridiagonalmatmul <t>	三分角行列で製品を計算します。
tridiagonalsolve <t>	方程式の三分角系を解決します。
unbatch <t>	単一の出力テンソルのバッチの動作を逆転させます。
Unbatchgrad <T>	バッチの勾配。
非圧縮セレメント	圧縮データセット要素を非圧縮します。
unicodedeCode <t拡張番号>	「入力」の各文字列をユニコードコードポイントのシーケンスにデコードします。
unicodeencode	INTのテンソルをUnicode文字列にエンコードします。
UniformDequAntize <uはnumber>を拡張します	量子化されたテンソル「入力」で脱量化を実行します。
UniformQuantize <u>	テンソル「入力」で量子化を実行します。
均一な定量化<t>	量子化されたテンソル「LHS」と量子化されたテンソル「RHS」の量子化された追加を実行して、量子化された「出力」にします。
UniformizedClipByValue <T>	量子化されたテンソル「Operand」で値でクリップを実行します。
均一な定量化されたコンボリューション<u>	量子化されたテンソル「LHS」と量子化されたテンソル「RHS」の量子化された畳み込みを実行します。
均一定量化されたConvolutionHybrid <v拡張番号>	フロートテンソル「LHS」と量子化されたテンソル「RHS」のハイブリッド量子化された畳み込みを実行します。
UniformQuantizedDot <u>	量子化されたテンソル「LHS」と量子化されたテンソル「RHS」の量子化ドットを実行して、量子化された「出力」にします。
UniformQuantizedDothybrid <v拡張番号>	フロートテンソル「LHS」と量子化されたテンソル「RHS」のハイブリッド量子化ドットを実行します。
UniformRequantize <u>	量子化されたテンソル「入力」が与えられた場合、新しい量子化パラメーターでそれを再現します。
ユニーク<t、v拡張番号>	テンソルの軸に沿って一意の要素を見つけます。
Uniquedataset	「input_dataset」の一意の要素を含むデータセットを作成します。
UniqueWithCounts <t、vは数字>を拡張します	テンソルの軸に沿って一意の要素を見つけます。
uravelindex <t拡張番号>	一連のフラットインデックスを座標配列のタプルに変換します。
unsortedsegmentjoin
unstack <t>	ランク`R`テンソルの特定のディメンションを「num」ランク `（r-1）`テンソルに展開します。
段階的	OPは軽量のデクエに似ています。
unwrapdatasetvariant
upperbound <uは数字>を拡張します	各行に沿ってapper_bound（sorted_search_values、values）を適用します。
varhandleop	可変リソースのハンドルを作成します。
VarisInitializedop	リソースハンドルベースの変数が初期化されているかどうかを確認します。
可変<t>	ステップ全体で持続するテンソルの形で状態を保持します。
variableshape <t拡張番号>	「リソース」によって指された変数の形状を返します。
どこ	テンソルで非ゼロ /真の値の位置を返します。
ここで3 <t>	「条件」に応じて、「x」または「y」から要素を選択します。
ウィンドウ
workerheartbeat	ワーカーハートビートop。
wrapdatasetvariant
writerawprotosummary	シリアル化されたプロトの要約を書きます。
xlaconcatnd <t>	concatsは、すべての寸法でテンソルを入力します。
xlarecvfromhost <t>	ホストからテンソルを受信するOP。
xlarecvtpuembeddingivations	TPUに埋め込みアクティベーションを受信するOP。
xlarecvtpuembeddingdededuplicationdata	埋め込みコアから重複排除データ（インデックスと重み）を受信します。
xlasendtpuembeddinggradients	埋め込みテーブルのグラデーション更新を実行するOP。
xlasendtohost	ホストにテンソルを送信するOP。
xlasparsecoreadagrad
xlasparsecoreadagradmomentum
xlasparsecoreadam
xlasparsecoreftrl
xlasparsecoresgd
xlasparsedensematmul
xlasparsedensematmulgradwithadagradandcsrinput
xlasparsedensedensematmulgradwithadagradmomentumandcsrinput
xlasparsedensensematmulgradwithadamandcsrinput
xlasparsedensematmulgradwithftrlandcsrinput
xlasparsedensematmulgradwithsgdandcsrinput
xlasparsedensematmulwithcsrinput
xlasplitnd <t>	すべての寸法で入力テンソルを分割します。
xlog1py <t>	x == 0の場合は0、x * log1p（y）それ以外の場合は、elementwiseを返します。
Zeroslike <t>	xと同じ形状とタイプのゼロのテンソルを返します。

単一のOperationに裏付けられたOp実装の基本クラス。

Tensorflow Coreに登録されている各操作は原始的であり、 PrimitiveOpとして提供されています。 1つのプリミティブのみを使用して動作するカスタムオペレーションは、このクラスに由来する場合があります。

パブリックメソッド

最終的なブール	Equals （オブジェクトOBJ）
Final Int	ハッシュコード（）
手術	op （）基礎となる`Operation`を返します
最終文字列	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（）

パブリックメソッド

パブリックファイナルブールエコール（オブジェクトOBJ）

パラメーター

オブジェクト

public final int hashcode （）

Puply OperationOp （）

基礎となるOperationを返します

PrimitiveOp コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

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

パブリックファイナルブールエコール（オブジェクトOBJ）

パラメーター

public final int hashcode （）

Puply OperationOp （ ）

パブリックファイナルストリングtoString （）

PrimitiveOp
コレクションでコンテンツを整理必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

Puply OperationOp （）