クラス
| 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。 |
| 中止オプション | Abortのオプション属性 |
| 全て | テンソルの次元全体で要素の「論理積」を計算します。 |
| すべてのオプション | Allオプションの属性 |
| 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。 |
| AnonymousMutableDenseHashTable.Options | AnonymousMutableDenseHashTableのオプションの属性 |
| 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。 |
| AnonymousMutableHashTableOfTensors.Options | AnonymousMutableHashTableOfTensorsのオプションの属性 |
| 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。 |
| 任意のオプション | Anyのオプション属性 |
| 適用AdagradV2 <T> | adagrad スキームに従って「*var」を更新します。 |
| 適用AdagradV2.オプション | ApplyAdagradV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| おおよそのTopK.オプション | ApproxTopKのオプションの属性 |
| 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。 |
| AssertThat.オプション | AssertThatのオプションの属性 |
| <T>を割り当てます | 「value」を代入して「ref」を更新します。 |
| 割り当てオプション | Assignのオプション属性 |
| 割り当て追加<T> | 「value」を追加して「ref」を更新します。 |
| 追加オプションの割り当て | AssignAddのオプションの属性 |
| 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。 |
| サブオプションの割り当て | AssignSubのオプションの属性 |
| 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。 |
| AssignVariableOp.Options | AssignVariableOpのオプションの属性 |
| AssignVariableXlaConcatND | すべての次元にわたって入力テンソルを連結します。 |
| AssignVariableXlaConcatND.Options | AssignVariableXlaConcatNDのオプションの属性 |
| 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。 |
| AutoShardDataset.Options | AutoShardDatasetのオプションの属性 |
| BandedTriangularSolve <T> | |
| BandedTriangularSolve.Options | BandedTriangularSolveのオプションの属性 |
| 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。 |
| バリアオプション | Barrierのオプション属性 |
| バリア閉じる | 指定されたバリアを閉じます。 |
| BarrierClose.オプション | BarrierCloseのオプションの属性 |
| 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。 |
| BarrierTakeMany.オプション | BarrierTakeManyのオプションの属性 |
| 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。 |
| バッチオプション | Batchのオプションの属性 |
| 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。 |
| BatchMatMulV2.オプション | BatchMatMulV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| BatchMatMulV3.オプション | BatchMatMulV3のオプションの属性 |
| 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。 |
| BlockLSTM.オプション | BlockLSTMのオプションの属性 |
| 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。 |
| BlockLSTMV2.オプション | BlockLSTMV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options | BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitのオプションの属性 |
| 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。 |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options | BoostedTreesCreateQuantileStreamResourceのオプションの属性 |
| 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 |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options | BoostedTreesEnsembleResourceHandleOpのオプションの属性 |
| 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。 |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options | BoostedTreesQuantileStreamResourceFlushのオプションの属性 |
| 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。 |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options | BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOpのオプションの属性 |
| 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。 |
| BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options | BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplitのオプション属性 |
| 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。 |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2.オプション | BoostedTreesUpdateEnsembleV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| キャッシュデータセットV2 | |
| CacheDatasetV2.オプション | CacheDatasetV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| CollectiveAllToAllV2.オプション | CollectiveAllToAllV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| CollectiveAllToAllV3.オプション | CollectiveAllToAllV3のオプションの属性 |
| 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。 |
| CollectiveBcastRecvV2.オプション | CollectiveBcastRecvV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| CollectiveBcastSendV2.オプション | CollectiveBcastSendV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| CollectiveGather.オプション | CollectiveGatherのオプションの属性 |
| 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。 |
| CollectiveGatherV2.オプション | CollectiveGatherV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| CollectiveInitializeCommunicator.Options | CollectiveInitializeCommunicatorのオプションの属性 |
| 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。 |
| CollectiveReduceScatterV2.オプション | CollectiveReduceScatterV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| CollectiveReduceV2.オプション | CollectiveReduceV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| CollectiveReduceV3.オプション | CollectiveReduceV3のオプションの属性 |
| 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。 |
| CombinedNonMaxSuppression.Options | CombinedNonMaxSuppressionのオプションの属性 |
| 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。 |
| ConfigureAndInitializeGlobalTPU.Options | ConfigureAndInitializeGlobalTPUのオプションの属性 |
| 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。 |
| DistributedTPU.Options の構成 | ConfigureDistributedTPUのオプションの属性 |
| 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。 |
| コンバージョンオプション | Convのオプションの属性 |
| 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。 |
| Conv2DBackpropFilterV2.オプション | Conv2DBackpropFilterV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| Conv2DBackpropInputV2.オプション | Conv2DBackpropInputV2のオプションの属性 |
| 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.オプション | Copyのオプション属性 |
| コピーホスト<T> | テンソルをホストにコピーします。 |
| コピーホストのオプション | CopyHostのオプションの属性 |
| 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。 |
| 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。 |
| CTCLossV2.オプション | CTCLossV2のオプションの属性 |
| CudnnRNNBackpropV3 <T は数値を拡張> | CudnnRNNV3 のバックプロップ ステップ。 |
| CudnnRNNBackpropV3.オプション | CudnnRNNBackpropV3のオプションの属性 |
| 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。 |
| CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | CudnnRNNCanonicalToParamsV2のオプション属性 |
| 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。 |
| CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options | CudnnRNNParamsToCanonicalV2のオプションの属性 |
| CudnnRNNV3 <T は数値を拡張> | cuDNN によってサポートされる RNN。 |
| CudnnRNNV3.オプション | CudnnRNNV3のオプションの属性 |
| CumulativeLogsumexp <T extends Number> | `axis` に沿ったテンソル `x` の累積積を計算します。 |
| CumulativeLogsumexp.オプション | CumulativeLogsumexpのオプションの属性 |
| 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。 |
| DataServiceDataset.Options | DataServiceDatasetのオプションの属性 |
| 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。 |
| DataServiceDatasetV2.Options | DataServiceDatasetV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| DatasetCardinality.Options | DatasetCardinalityのオプションの属性 |
| 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。 |
| DatasetToGraphV2.オプション | DatasetToGraphV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| DebugIdentity.Options | DebugIdentityのオプションの属性 |
| DebugIdentityV2 <T> | デバッグ Identity V2 Op. |
| DebugIdentityV2.オプション | DebugIdentityV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| DebugIdentityV3.オプション | DebugIdentityV3のオプションの属性 |
| デバッグナンカウント | NaN 値カウンター操作のデバッグ |
| DebugNanCount.オプション | DebugNanCountのオプションの属性 |
| デバッグ数値概要 | デバッグ数値概要操作 |
| DebugNumericsummary.Options | DebugNumericSummaryのオプションの属性 |
| DebugNumericsummaryV2 <U は数値を拡張> | デバッグ数値概要 V2 Op. |
| DebugNumericsummaryV2.Options | DebugNumericSummaryV2のオプションの属性 |
| DecodeImage <T extends Number> | decode_bmp、decode_gif、decode_jpeg、decode_png の関数。 |
| デコードイメージのオプション | DecodeImageのオプションの属性 |
| 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。 |
| DecodePaddedRaw.Options | DecodePaddedRawのオプションの属性 |
| 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。 |
| DecodeProto.オプション | DecodeProtoのオプションの属性 |
| 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。 |
| DenseBincount.オプション | DenseBincountのオプションの属性 |
| 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。 |
| DenseCountSparseOutput.Options | DenseCountSparseOutputのオプションの属性 |
| 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。 |
| DestroyResourceOp.Options | DestroyResourceOpのオプションの属性 |
| 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。 |
| DirectedInterleaveDataset.Options | DirectedInterleaveDatasetのオプションの属性 |
| 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 | |
| DistributedSave.Options | DistributedSaveのオプションの属性 |
| 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。 |
| 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。 |
| 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。 |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatchのオプション属性 |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatchのオプションの属性 |
| 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。 |
| EditDistance.オプション | EditDistanceのオプションの属性 |
| エイグ<U> | 1 つ以上の正方行列の固有分解を計算します。 |
| Eig.オプション | Eigのオプションの属性 |
| 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。 |
| 空のオプション | Emptyオプションの属性 |
| 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。 |
| EncodeProto.オプション | EncodeProtoのオプションの属性 |
| 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。 |
| EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatchのオプションの属性 |
| 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。 |
| EnqueueTPUEmbeddingBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingBatchのオプションの属性 |
| 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。 |
| EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatchのオプションの属性 |
| 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。 |
| EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatchのオプションの属性 |
| 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。 |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingSparseBatchのオプション属性 |
| 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。 |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatchのオプションの属性 |
| 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。 |
| Enter.オプション | Enterのオプション属性 |
| 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。 |
| EuclideanNorm.オプション | EuclideanNormのオプションの属性 |
| 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。 |
| ExperimentalAutoShardDataset.Options | ExperimentalAutoShardDatasetのオプションの属性 |
| 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。 |
| ExperimentalParseExampleDataset.Options | ExperimentalParseExampleDatasetのオプションの属性 |
| 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。 |
| ExperimentalRebatchDataset.Options | ExperimentalRebatchDatasetのオプションの属性 |
| 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。 |
| ExperimentalStatsAggregatorHandle.Options | ExperimentalStatsAggregatorHandleのオプションの属性 |
| 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。 |
| ExtractGlimpseV2.オプション | ExtractGlimpseV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| FinalizeDataset.Options | FinalizeDatasetのオプションの属性 |
| 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。 |
| FusedBatchNormGradV3.Options | FusedBatchNormGradV3のオプションの属性 |
| FusedBatchNormV3 <T は数値を拡張、U は数値を拡張> | バッチ正規化。 |
| FusedBatchNormV3.Options | FusedBatchNormV3のオプションの属性 |
| 集合<T> | `params` 軸 `axis` から `index` に従ってスライスを収集します。 |
| 収集オプション | Gatherのオプション属性 |
| 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`。 |
| GenerateBoundingBoxProposals.Options | GenerateBoundingBoxProposalsのオプションの属性 |
| 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。 |
| GetMinibatchesInCsrWithPhysicalReplica | |
| GetMinibatchSplitsWithPhysicalReplica | |
| 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 | |
| グラデーション | y s wrt x s の合計の偏導関数、つまりd(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2...計算する演算を追加します。 |
| グラデーション.オプション | Gradientsのオプションの属性 |
| 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。 |
| 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。 |
| ハッシュテーブルのオプション | HashTableのオプションの属性 |
| HistogramFixedWidth <U は数値を拡張> | 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。 |
| 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。 |
| IFFTND <T> | ND 逆高速フーリエ変換。 |
| 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。 |
| IgnoreErrorsDataset.Options | IgnoreErrorsDatasetのオプションの属性 |
| 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。 |
| ImageProjectiveTransformV2.オプション | ImageProjectiveTransformV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| ImageProjectiveTransformV3.オプション | ImageProjectiveTransformV3のオプションの属性 |
| 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。 |
| InfeedEnqueue.Options | InfeedEnqueueのオプションの属性 |
| 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。 |
| InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer.Options | InfeedEnqueuePrelinearizedBufferのオプションの属性 |
| 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。 |
| InfeedEnqueueTuple.Options | InfeedEnqueueTupleのオプションの属性 |
| 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。 |
| InitializeTableFromTextFile.Options | InitializeTableFromTextFileのオプションの属性 |
| 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。 |
| IRFFTND <U は数値を拡張> | ND 逆実高速フーリエ変換。 |
| 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。 |
| IsotonicRegression <U は数値を拡張> | 等張回帰問題のバッチを解決します。 |
| 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。 |
| IsTPUEmbeddingInitialized.Options | IsTPUEmbeddingInitializedのオプションの属性 |
| 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。 |
| 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。 |
| 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。 |
| ListDataset.Options | ListDatasetのオプションの属性 |
| リストスナップショットチャンクデータセット | |
| 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。 |
| 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。 |
| LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Adadelta 埋め込みパラメータをロードします。 |
| LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersのオプションの属性 |
| LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumパラメータ | Adagrad Momentum 埋め込みパラメータをロードします。 |
| LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options | LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParametersのオプションの属性 |
| LoadTPUEmbeddingAdagradパラメータ | Adagrad 埋め込みパラメータをロードします。 |
| LoadTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | LoadTPUEmbeddingAdagradParametersのオプションの属性 |
| LoadTPUEmbeddingADAMパラメータ | ADAM 埋め込みパラメータをロードします。 |
| LoadTPUEmbeddingADAMParameters.Options | LoadTPUEmbeddingADAMParametersのオプションの属性 |
| 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。 |
| LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParametersのオプションの属性 |
| LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | 周波数推定器の埋め込みパラメータを読み込みます。 |
| LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options | LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersのオプションの属性 |
| LoadTPUEmbeddingFTRLパラメータ | FTRL 埋め込みパラメータをロードします。 |
| LoadTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | LoadTPUEmbeddingFTRLParametersのオプションの属性 |
| LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | MDL Adagrad Light 埋め込みパラメータをロードします。 |
| LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParametersのオプションの属性 |
| LoadTPUEmbeddingMomentumパラメータ | パラメーターを埋め込む運動量を負荷します。 |
| loadtpuembeddingmomentumparameters.options | LoadTPUEmbeddingMomentumParametersのオプションの属性 |
| loadtpuembeddingpromaladagradparameters | 近位のアダグラード埋め込みパラメーターを積みます。 |
| loadtpuembeddingpromaladagradparameters.options | LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersのオプション属性 |
| loadtpuembeddingpromixalyogiparameters | |
| loadtpuembeddingpromixalyogiparameters.options | LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersのオプション属性 |
| loadtpuembeddingrmspropparameters | RMSPROP埋め込みパラメーターをロードします。 |
| loadtpuembeddingrmspparameters.options | LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersのオプション属性 |
| loadtpuembeddingStochasticGradIntDescentParameters | SGD埋め込みパラメーターをロードします。 |
| loadtpuembeddingStochasticGradIntDescentParameters.options | LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersのオプション属性 |
| lookuptableexport <t、u> | テーブル内のすべてのキーと値を出力します。 |
| lookuptablefind <u> | テーブルのキーを検索し、対応する値を出力します。 |
| lookuptableimport | テーブルの内容を指定されたキーと値に置き換えます。 |
| LookuptableInsert | テーブルを、キーを値に関連付けるために更新します。 |
| lookuptableremove | テーブルからキーとそれに関連する値を削除します。 |
| lookuptablesize | 指定されたテーブル内の要素の数を計算します。 |
| ループコンド | 入力を出力に転送します。 |
| 下bound <uは数字>を拡張します | 各行に沿ってlower_bound（sorted_search_values、values）を適用します。 |
| lstmblockcell <t拡張番号> | LSTMセルは、1回のステップで転送伝播を計算します。 |
| lstmblockcell.options | LSTMBlockCellのオプション属性 |
| lstmblockcellgrad <t拡張番号> | 1タイムステップのLSTMセルの後方伝播を計算します。 |
| lu <t、uはnumber>を拡張します | 1つ以上の正方形マトリックスのLU分解を計算します。 |
| 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、\ "close \"に 彼らの初期値。 |
| MapClear | OPは、基礎となる容器内のすべての要素を削除します。 |
| mapclear.options | MapClearのオプションの属性 |
| MapIncompletesize | OPは、基礎となる容器内の不完全な要素の数を返します。 |
| mapincompletesize.options | MapIncompleteSizeのオプションの属性 |
| Mappeek | 指定されたキーの値をOP覗きます。 |
| mappeek.options | MapPeekのオプションの属性 |
| マッピングします | OPは、基礎となる容器内の要素の数を返します。 |
| mapsize.options | MapSizeのためのオプションの属性 |
| マップステージ | ハッシュテーブルのように振る舞う下にある容器内のステージ（キー、値）。 |
| mapstage.options | MapStageのオプションの属性 |
| mapunstage | OPはキーに関連付けられた値を削除および返します 下にある容器から。 |
| mapunstage.options | MapUnstageのオプションの属性 |
| Mapunstagenokey | OPはランダム（キー、値）を削除して返します 下にある容器から。 |
| mapunstagenokey.options | MapUnstageNoKeyのオプションの属性 |
| matrixdiagpartv2 <T> | バッチ付きテンソルのバッチ付き対角線部分を返します。 |
| matrixdiagpartv3 <T> | バッチ付きテンソルのバッチ付き対角線部分を返します。 |
| matrixdiagpartv3.options | MatrixDiagPartV3のオプション属性 |
| MatrixDiagv2 <T> | 与えられたバッチ付き対角線値を使用して、バッチ付き対角線テンソルを返します。 |
| MatrixDiagv3 <T> | 与えられたバッチ付き対角線値を使用して、バッチ付き対角線テンソルを返します。 |
| matrixdiagv3.options | MatrixDiagV3のオプション属性 |
| matrixsetdiagv2 <T> | 新しいバッチ付き対角線値を使用して、バッチ付きマトリックステンソルを返します。 |
| matrixsetdiagv3 <T> | 新しいバッチ付き対角線値を使用して、バッチ付きマトリックステンソルを返します。 |
| matrixsetdiagv3.options | MatrixSetDiagV3のオプション属性 |
| max <t> | テンソルの寸法にわたる最大要素を計算します。 |
| max.options | Maxオプションの属性 |
| maxintraopparallelismdataset | 最大のOP並列性をオーバーライドするデータセットを作成します。 |
| マージ<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。 |
| MERGEDEDUPDATA | OPは、整数とフロートテンソルの要素をXLAタプルとして重複排除データに融合します。 |
| mergededupdata.options | MergeDedupDataのオプションの属性 |
| min <t> | テンソルの寸法にわたる最小要素を計算します。 |
| min.options | Minオプションの属性 |
| MirrorPad <T> | ミラーリングされた値でテンソルをパッドします。 |
| MirrorPadgrad <T> | `mirrorpad` opの勾配OP。 |
| mlirpaspassthrouph | メイン（）関数を持つモジュールとして表される任意のMLIR計算をラップします。 |
| ムルノナン<t> | x * y要素を返します。 |
| bedabledensehashtable | 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。 |
| mutabderensehashtable.options | MutableDenseHashTableのオプションの属性 |
| MutableHashtable | 空のハッシュテーブルを作成します。 |
| MutableHashtable.options | MutableHashTableのオプションの属性 |
| MutableHashTableOftensors | 空のハッシュテーブルを作成します。 |
| MutableHashtableoftensors.options | MutableHashTableOfTensorsのオプション属性 |
| ミューテックス | 「MutexLock」によってロックできるMutexリソースを作成します。 |
| Mutex.options | Mutexのオプションの属性 |
| MutexLock | Mutexリソースをロックします。 |
| ncclallreduce <t拡張番号> | すべての入力テンソルにわたって減少を含むテンソルを出力します。 |
| ncclbroadcast <t拡張番号> | 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拡張番号> | 「num_devices」から「num_devices」から「削減」を使用して「入力」を単一のデバイスに削減します。 |
| ndtri <t拡張番号> | |
| 最も近いもの | 各ポイントのk最寄りのセンターを選択します。 |
| nextafter <t拡張番号> | 要素ごとに、 `x2`の方向に「x1」の次の表現可能な値を返します。 |
| nextiteration <t> | 次の反復に入力を利用できるようにします。 |
| nondeterministicints <u> | 非決定論的にいくつかの整数を生成します。 |
| nonmaxsuppressionv5 <t拡張番号> | 貪欲に、スコアの降順で境界ボックスのサブセットを選択します。 以前に選択されたボックスと交差する（IOU）の交差点（IOU）が重ねるボックスを剪定します。 |
| Nonmaxsuppressionv5.options | NonMaxSuppressionV5のオプション属性 |
| 非serializabledataset | |
| NOOP | 何もしません。 |
| ONEHOT <U> | 1ホットのテンソルを返します。 |
| ONEHOT.OPTIONS | OneHotのオプションの属性 |
| 1つは<t>のようです | xと同じ形状とタイプのテンソルのテンソルを返します。 |
| OptimizedAtasetv2 | 「input_dataset」に関連する最適化を適用することにより、データセットを作成します。 |
| optizedatasetv2.options | OptimizeDatasetV2のオプション属性 |
| optionsdataset | tf.data.optionsを「input_dataset」に添付してデータセットを作成します。 |
| optionsdataset.options | OptionsDatasetのオプションの属性 |
| OrdedMapClear | OPは、基礎となる容器内のすべての要素を削除します。 |
| ORDEDMAPCLEAR.OPTIONS | OrderedMapClearのオプション属性 |
| OrderedMapincompletesize | OPは、基礎となる容器内の不完全な要素の数を返します。 |
| OrderedMapincompletesize.options | OrderedMapIncompleteSizeのオプションの属性 |
| OrdedMappeek | 指定されたキーの値をOP覗きます。 |
| OrdedMappeek.options | OrderedMapPeekのオプションの属性 |
| OrderedMapsize | OPは、基礎となる容器内の要素の数を返します。 |
| OrderedMapsize.options | OrderedMapSizeのオプションの属性 |
| OrdedMapStage | 順序付けられたように振る舞う下にある容器のステージ（キー、値） 連想容器。 |
| OrderedMapStage.options | OrderedMapStageのオプションの属性 |
| OrderedMapunStage | OPはキーに関連付けられた値を削除および返します 下にある容器から。 |
| OrdedMapunstage.options | OrderedMapUnstageのオプションの属性 |
| OrdedMapunstagenokey | OPは（キー、値）要素を最小の要素を削除して返します 基礎となる容器からのキー。 |
| ORDEDMAPUNSTAGENOKEY.OPTIONS | OrderedMapUnstageNoKeyのオプションの属性 |
| 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。 |
| outfeeddequeue.options | OutfeedDequeueのオプションの属性 |
| outfeeddequeuetuple | 計算の供給から複数の値を取得します。 |
| outfeeddequeuetuple.options | OutfeedDequeueTupleのオプションの属性 |
| outeeddequeuetuplev2 | 計算の供給から複数の値を取得します。 |
| 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。 |
| outfeedenqueue | 計算のアウトフィードのテンソルをenqueueします。 |
| outeedenqueuetuple | 計算アウトフィードの複数のテンソル値をエンキューします。 |
| パッド<t> | テンソルをパッドします。 |
| ParallelBatchDataset | |
| parallelbatchdataset.options | ParallelBatchDatasetのオプション属性 |
| 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> | 「データ」テンソルから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「input_dataset」を「tensor」または「tensor」または「sparsetensor」オブジェクトのデータセットに変換します。 |
| parseexampledatasetv2.options | ParseExampleDatasetV2のオプション属性 |
| parseexamplev2 | tf.exampleプロトス（文字列として）のベクトルを型付けられたテンソルに変換します。 |
| parseSequenceExamplev2 | tf.io.sequenceexampleプロトス（文字列として）のベクトルを型付けられたテンソルに変換します。 |
| parseSequenceExamplev2.options | ParseSequenceExampleV2のオプションの属性 |
| プレースホルダー<T> | 計算に供給される値のプレースホルダーOP。 |
| Placeholder.options | Placeholderのオプションの属性 |
| PlaceHolderWithDefault <T> | 出力が供給されないときに「入力」を通過するプレースホルダーOP。 |
| プレリニアレイズ | 1つ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。 |
| prelinearize.options | Prelinearizeのオプションの属性 |
| 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。 |
| prelinearizetuple.options | PrelinearizeTupleのオプションの属性 |
| 印刷する | 文字列スカラーを印刷します。 |
| print.options | Printのオプションの属性 |
| 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。 |
| prod <t> | テンソルの寸法にわたる要素の積を計算します。 |
| prod.options | Prodのオプションの属性 |
| Quantizeanddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddds extends number> | その後、Quantizesはテンソルを非定量化します。 |
| Quantizeandddddequantizev4.options | QuantizeAndDequantizeV4のオプション属性 |
| QuantizeNDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDS | `QuantizeNDDDDDEQUANTIZEV4`の勾配を返します。 |
| Quantizeanddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddd | QuantizeAndDequantizeV4Gradのオプション属性 |
| QuantizedConcat <T> | 1つの次元に沿って量子化されたテンソルを連結します。 |
| QuantizedConcatv2 <T> | |
| QuantizedConv2Dandrelu <V> | |
| QuantizedConv2Dandrelu.options | QuantizedConv2DAndReluのオプション属性 |
| QuantizedConv2DandReluandRequantize <v> | |
| QuantizedConv2DandreluandRequantize.options | QuantizedConv2DAndReluAndRequantizeのオプション属性 |
| QuantizedConv2DandRequantize <V> | |
| QuanizedConv2DandRequantize.options | QuantizedConv2DAndRequantizeのオプション属性 |
| QuantizedConv2DperChannel <V> | チャネルあたりのQuantizedConv2Dを計算します。 |
| QuantizedConv2DperChannel.options | QuantizedConv2DPerChannelのオプション属性 |
| QuantizedConv2dwithbias <v> | |
| QuantizedConv2dwithbias.options | QuantizedConv2DWithBiasのオプション属性 |
| QuantizedConv2DWithBiaSandRelu <V> | |
| QuantizedConv2DWithBiaSandrelu.options | QuantizedConv2DWithBiasAndReluのオプション属性 |
| QuantizedConv2DwithBiathBiasandReluandRequantize <W> | |
| QuantizedConv2DWithBiathBiasandReLuandRequantize.options | QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantizeのオプション属性 |
| QuantizedConv2DWithBiasandRequantize <W> | |
| QuantizedConv2DwithBiasandRequantize.options | QuantizedConv2DWithBiasAndRequantizeのオプション属性 |
| QuantizedConv2DWithBiithBioSSignedSumandReluandRequantize <x> | |
| QuantizedConv2DwithBiithBiassignedSumandReluandRequantize.options | QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantizeのオプション属性 |
| QuantizedConv2dwithbiassumandrelu <v> | |
| QuantizedConv2DwithBiassumandrelu.options | QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluのオプション属性 |
| QuantizedConv2DWithBiathusumandReluandRequantize <x> | |
| QuantizedConv2dwithbiassumandReluandRequantize.options | QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantizeのオプション属性 |
| QuantizedDepthWiseconv2d <v> | Quantized Depthwise conv2dを計算します。 |
| QuantizedDepthWiseconv2d.options | QuantizedDepthwiseConv2Dのオプション属性 |
| QuantizedDepthWiseconv2dwithbias <v> | バイアスで量子化された深部ワイズCONV2Dを計算します。 |
| QuantizedDepthWiseconv2dwithbias.options | QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasのオプション属性 |
| QuantizedDepthWiseconv2dwithbiasandrelu <v> | バイアスとreluを使用して、量子化された深部ワイズCONV2Dを計算します。 |
| QuantizedDepthWiseconv2dwithbiasandrelu.options | QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluのオプション属性 |
| QuantizedDepthWiseconv2dwithbiasandReluandRequantize <w> | バイアス、relu、およびrecaltizeを使用して、量子化された深部ワイズCONV2Dを計算します。 |
| QuantizedDepthWiseconv2dwithbiasandReluandRequantize.options | QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantizeのオプション属性 |
| QuantizedMatmulwithbias <w> | バイアスaddを使用して、マトリックス「b」による「a」の量子化されたマトリックス増殖を実行します。 |
| QuantizedMatmulwithbias.options | QuantizedMatMulWithBiasのオプションの属性 |
| QuantizedMatMulwithBiasandDequAntize <w拡張番号> | |
| QuantizedMatMulWithBiasandDequAntize.options | QuantizedMatMulWithBiasAndDequantizeのオプションの属性 |
| QuantizedMatmulwithbiasandrelu <v> | マトリックス「b」による「a」の量子化されたマトリックスの乗算をバイアス添加およびリルフュージョンで実行します。 |
| QuantizedMatmulwithbiasandrelu.options | QuantizedMatMulWithBiasAndReluのオプションの属性 |
| QuantizedMatmulwithbiasandReluandRequantize <w> | マトリックス「b」による「a」の量子化されたマトリックスの乗算をバイアスの追加とrelu、およびrecurize fusionを実行します。 |
| QuantizedMatmulwithbiasandReluandRequantize.options | QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantizeのオプションの属性 |
| QuantizedMatMulWithBiasandRequantize <W> | |
| QuantizedMatmulwithbiasandRequantize.options | QuantizedMatMulWithBiasAndRequantizeのオプション属性 |
| QuantizedReshape <T> | 再シェープOPに従って、量子化されたテンソルを再形成します。 |
| raggedbincount <uは番号>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。 |
| RaggedBincount.options | RaggedBincountのオプションの属性 |
| 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。 |
| RaggedCountsParseOutput.options | RaggedCountSparseOutputのオプションの属性 |
| 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。 |
| randomdatasetv2.options | RandomDatasetV2のオプション属性 |
| randomindexshuffle <t拡張番号> | [0、...、max_index]の順列に「値」の位置を出力します。 |
| randomindexshuffle.options | RandomIndexShuffleのオプションの属性 |
| 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。 |
| readvariablexlasplitnd.options | ReadVariableXlaSplitNDのオプション属性 |
| rebatchdataset | バッチサイズを変更するデータセットを作成します。 |
| rebatchdataset.options | RebatchDatasetのオプションの属性 |
| 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。 |
| recv.options | Recvのオプションの属性 |
| 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。 |
| Reduceall.options | ReduceAllのオプション属性 |
| 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。 |
| Reduceany.options | ReduceAnyのオプションの属性 |
| reducemax <t> | テンソルの寸法にわたる最大要素を計算します。 |
| Reducemax.options | ReduceMaxのオプションの属性 |
| reducemin <t> | テンソルの寸法にわたる最小要素を計算します。 |
| reducemin.options | ReduceMinのオプションの属性 |
| ReduceProd <t> | テンソルの寸法にわたる要素の積を計算します。 |
| ReduceProd.options | ReduceProdのオプションの属性 |
| 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。 |
| Recesum.options | ReduceSumのオプションの属性 |
| 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。 |
| Refenter.options | RefEnterのオプションの属性 |
| 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。 |
| RegisterDataset.options | RegisterDatasetのオプションの属性 |
| RegisterDatasetv2 | TF.DATAサービスでデータセットを登録します。 |
| RegisterDatasetv2.options | RegisterDatasetV2のオプション属性 |
| 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。 |
| ResourceApplyAdagradv2.options | ResourceApplyAdagradV2のオプション属性 |
| Resourceapplyadamwithamsgrad | Adam Algorithmに従って「*var」を更新します。 |
| Resourceapplyadamwithamsgrad.options | ResourceApplyAdamWithAmsgradのオプションの属性 |
| ResourceApplyKerasmomentum | Momentum Schemeに従って「*var」を更新します。 |
| Resourceapplykerasmomentum.options | ResourceApplyKerasMomentumのオプションの属性 |
| ResourceConditionAlaccumator | 勾配を集約するための条件付きアキュムレータ。 |
| ResourceConditionAlaccumulator.options | ResourceConditionalAccumulatorのオプションの属性 |
| 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。 |
| ResourceGather.options | ResourceGatherのオプションの属性 |
| 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。 |
| ResourcesCatterndadd.options | ResourceScatterNdAddのオプション属性 |
| ResourcesCatterndMax | |
| ResourcesCatterndmax.options | ResourceScatterNdMaxのオプションの属性 |
| ResourcesCatterndmin | |
| ResourcesCatterndmin.options | ResourceScatterNdMinのオプションの属性 |
| 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。 |
| resourcescatterndsub.options | ResourceScatterNdSubのオプション属性 |
| 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。 |
| ResourcesCatterndupdate.options | ResourceScatterNdUpdateのオプションの属性 |
| 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。 |
| ResourcesParseapplyadagradv2.options | ResourceSparseApplyAdagradV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| ResourcesParseapplykerasmomentum.options | ResourceSparseApplyKerasMomentumのオプションの属性 |
| ResourcestridedSliceAsSign | 「ref」のスライスされたL値参照に「値」を割り当てます。 |
| ResourcestridedSliceasSign.options | ResourceStridedSliceAssignのオプションの属性 |
| 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。 |
| retiveetpuembeddingadadeltaparameters | アダデルタ埋め込みパラメーターを取得します。 |
| retiveetpuembeddingadadeltaparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersのオプションの属性 |
| retiveetpuembeddingadgagradmomentumparameters | パラメーターを埋め込むAdagrad Momentumを取得します。 |
| retiveTpuembeddingadgagradMomentumparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParametersのオプションの属性 |
| retiveTpuembeddingadagradparameters | Adagrad Embeddingパラメーターを取得します。 |
| retiveetpuembeddingadagradparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersのオプションの属性 |
| retiveTpuembeddingdingAdamparameters | Adam Embeddingパラメーターを取得します。 |
| retiveetpuembeddingdingadamparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersのオプションの属性 |
| retiveTpuembeddingCenteredRMSPROPPARAMETERS | 中央のRMSPROP埋め込みパラメーターを取得します。 |
| retiveTpuembeddingCenteredRMSPROPPARAMETERS.OPTIONS | RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParametersのオプションの属性 |
| retiveTpuembeddingfrequencyStimatorParameters | 周波数推定器埋め込みパラメーターを取得します。 |
| retiveetpuembeddingfrequenceStimatorParameters.options | RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersのオプション属性 |
| retiveTpuembeddingftrllparameters | FTRL埋め込みパラメーターを取得します。 |
| retiveetpuembeddingftrlparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersのオプション属性 |
| retiveetpuembeddingmdladagradlightparameters | MDL Adagrad Light Embeddingパラメーターを取得します。 |
| retiveetpuembeddingmdladagradlightparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParametersのオプション属性 |
| retiveTpuembeddingmomentumparameters | 運動量埋め込みパラメーターを取得します。 |
| retiveTpuembeddingmomentumparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersのオプションの属性 |
| 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。 |
| retiveetpuembeddingpromaladagradparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersのオプションの属性 |
| retiveTpuembeddingpromixalyogiparameters | |
| retiveetpuembeddingproximalyogiparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersのオプションの属性 |
| retiveTpuembeddingrmsPropParameters | RMSPROP埋め込みパラメーターを取得します。 |
| retiveetpuembeddingrmspparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersのオプションの属性 |
| retiveTpuembeddingStochasticGradientDescentParameters | SGD埋め込みパラメーターを取得します。 |
| retiveTpuembeddingStochasticGradientDescentParameters.options | RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersのオプション属性 |
| 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。 |
| ReverseSequence.options | ReverseSequenceのオプションの属性 |
| rewritedataset | |
| rfftnd <u> | nd高速リアルフーリエ変換。 |
| 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> | |
| riscconv.options | RiscConvのオプション属性 |
| risccos <t拡張番号> | |
| riscdiv <t拡張番号> | |
| riscdot <t拡張番号> | |
| riscdot.options | RiscDotのオプションの属性 |
| riscexp <t拡張番号> | |
| riscfft <t> | |
| riscfloor <t拡張番号> | |
| riscgather <t> | |
| riscgather.options | RiscGatherのオプションの属性 |
| 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> | |
| riscpool.options | RiscPoolのオプションの属性 |
| riscpow <t拡張番号> | |
| Riscrandomuniform | |
| riscrandomuniform.options | RiscRandomUniformのオプションの属性 |
| 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> | |
| riscsqueeze.options | RiscSqueezeのオプションの属性 |
| riscsub <t拡張番号> | |
| 再トランスポジション<t> | |
| risctriangularsolve <t拡張番号> | |
| risctriangularsolve.options | RiscTriangularSolveのオプションの属性 |
| 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 | |
| scaleandtranslate.options | ScaleAndTranslateのオプションの属性 |
| scaleandtranslategrad <t拡張番号> | |
| scaleandtranslategrad.options | ScaleAndTranslateGradのオプションの属性 |
| 散布<t> | スパースアップデートを変数参照に追加します。 |
| scatteradd.options | ScatterAddのオプションの属性 |
| 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。 |
| scatterdiv.options | ScatterDivのオプションの属性 |
| 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。 |
| scattermax.options | ScatterMaxのオプションの属性 |
| 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。 |
| scattermin.options | ScatterMinのオプションの属性 |
| scattermul <t> | スパースアップデートを変数参照に掛けます。 |
| scattermul.options | ScatterMulのオプションの属性 |
| scatternd <u> | 「インデックス」に従って「updates」を形状「形状」のテンソルに分散させます。 |
| 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。 |
| scatterndadd.options | ScatterNdAddのオプションの属性 |
| scatterndmax <t> | 要素ごとの最大値を計算します。 |
| scatterndmax.options | ScatterNdMaxのオプションの属性 |
| scatterndmin <t> | 要素ごとの最小値を計算します。 |
| scatterndmin.options | ScatterNdMinのオプションの属性 |
| 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。 |
| scatterndsub.options | ScatterNdSubのオプションの属性 |
| 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。 |
| scatterndupdate.options | ScatterNdUpdateのオプションの属性 |
| scatterSub <T> | スパースアップデートを変数参照に減算します。 |
| scattersub.options | ScatterSubのオプションの属性 |
| scatterUpdate <T> | スパースアップデートを変数参照に適用します。 |
| scatterupdate.options | ScatterUpdateのオプションの属性 |
| 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。 |
| send.options | Sendのオプションの属性 |
| 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。 |
| setsize.options | SetSizeのオプションの属性 |
| 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。 |
| sharddataset.options | ShardDatasetのオプションの属性 |
| shuffleandrepeatdatasetv2 | |
| shuffleandrepeatdatasetv2.options | ShuffleAndRepeatDatasetV2のオプション属性 |
| shuffledatasetv2 | |
| shuffledatasetv2.options | ShuffleDatasetV2のオプション属性 |
| shuffledatasetv3 | |
| shuffledatasetv3.options | ShuffleDatasetV3のオプション属性 |
| 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。 |
| Skipgram.options | Skipgramのオプションの属性 |
| 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。 |
| SlidingWindowDataset.options | SlidingWindowDatasetのオプションの属性 |
| 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 | |
| snapshotchunkdataset.options | SnapshotChunkDatasetのオプションの属性 |
| 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。 |
| snapshotdataset.options | SnapshotDatasetのオプションの属性 |
| snapshotdatasetreader | |
| snapshotdatasetreader.options | SnapshotDatasetReaderのオプションの属性 |
| 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。 |
| Sparseapplyadagradv2.options | SparseApplyAdagradV2のオプション属性 |
| 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。 |
| SparseBincount.options | SparseBincountのオプションの属性 |
| 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。 |
| sparsecountsparseoutput.options | SparseCountSparseOutputのオプション属性 |
| 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。 |
| sparsematrixmatmul.options | SparseMatrixMatMulのオプション属性 |
| 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」。 |
| SparseMatrixSparseMatMul.Options | Optional attributes for SparseMatrixSparseMatMul |
| SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
| SparseMatrixTranspose.Options | Optional attributes for SparseMatrixTranspose |
| 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. |
| SplitDedupData.Options | Optional attributes for SplitDedupData |
| 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. |
| Squeeze.Options | Optional attributes for Squeeze |
| Stack <T> | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
| Stack.Options | Optional attributes for Stack |
| ステージ | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
| Stage.Options | Optional attributes for Stage |
| StageClear | Op removes all elements in the underlying container. |
| StageClear.Options | Optional attributes for StageClear |
| StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
| StagePeek.Options | Optional attributes for StagePeek |
| StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
| StageSize.Options | Optional attributes for StageSize |
| 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. |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | Optional attributes for StatelessSampleDistortedBoundingBox |
| 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 | |
| StatsAggregatorHandleV2.Options | Optional attributes for 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. |
| StoreMinibatchStatisticsInFdo | |
| StridedSlice <T> | Return a strided slice from `input`. |
| StridedSlice.Options | Optional attributes for StridedSlice |
| StridedSliceAssign <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
| StridedSliceAssign.Options | Optional attributes for StridedSliceAssign |
| StridedSliceGrad <U> | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
| StridedSliceGrad.Options | Optional attributes for StridedSliceGrad |
| StringLower | Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. |
| StringLower.Options | Optional attributes for StringLower |
| StringNGrams <T extends Number> | Creates ngrams from ragged string data. |
| StringUpper | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
| StringUpper.Options | Optional attributes for StringUpper |
| Sum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
| Sum.Options | Optional attributes for Sum |
| SwitchCond <T> | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
| SyncDevice | Synchronizes the device this op is run on. |
| TemporaryVariable <T> | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
| TemporaryVariable.Options | Optional attributes for TemporaryVariable |
| TensorArray | An array of Tensors of given size. |
| TensorArray.Options | Optional attributes for TensorArray |
| TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
| TensorArrayConcat <T> | Concat the elements from the TensorArray into value `value`. |
| TensorArrayConcat.Options | Optional attributes for TensorArrayConcat |
| TensorArrayGather <T> | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
| TensorArrayGather.Options | Optional attributes for TensorArrayGather |
| 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> | |
| TensorArrayPack.Options | Optional attributes for TensorArrayPack |
| 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. |
| TensorListConcat.Options | Optional attributes for TensorListConcat |
| 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 | |
| TensorListSetItem.Options | Optional attributes for TensorListSetItem |
| TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
| TensorListStack <T> | Stacks all tensors in the list. |
| TensorListStack.Options | Optional attributes for TensorListStack |
| 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`. |
| TensorStridedSliceUpdate.Options | Optional attributes for TensorStridedSliceUpdate |
| TFRecordDatasetV2 | Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files. |
| TFRecordDatasetV2.Options | Optional attributes for TFRecordDatasetV2 |
| 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`. |
| ThreadPoolHandle.Options | Optional attributes for ThreadPoolHandle |
| Tile <T> | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
| タイムスタンプ | 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. |
| TPUAnnotateTensorsWithDynamicShape | |
| TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
| TPUCompileSucceededAssert | Asserts that compilation succeeded. |
| TPUCopyWithDynamicShape | Op that copies host tensor to device with dynamic shape support. |
| 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. |
| TpuHandleToProtoKey | Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format. |
| TPUOrdinalSelector | A TPU core selector Op. |
| TPUPartitionedInput <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
| TPUPartitionedInput.Options | Optional attributes for TPUPartitionedInput |
| TPUPartitionedInputV2 <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
| TPUPartitionedInputV2.Options | Optional attributes for TPUPartitionedInputV2 |
| TPUPartitionedOutput <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
| TPUPartitionedOutput.Options | Optional attributes for TPUPartitionedOutput |
| TPUPartitionedOutputV2 <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
| TPUReplicatedInput <T> | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
| TPUReplicatedInput.Options | Optional attributes for TPUReplicatedInput |
| TPUReplicatedOutput <T> | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
| TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
| TPUReplicateMetadata.Options | Optional attributes for TPUReplicateMetadata |
| TPUReshardVariables | Op that reshards on-device TPU variables to specified state. |
| TPURoundRobin | Round-robin load balancing on TPU cores. |
| TridiagonalMatMul <T> | Calculate product with tridiagonal matrix. |
| TridiagonalSolve <T> | Solves tridiagonal systems of equations. |
| TridiagonalSolve.Options | Optional attributes for TridiagonalSolve |
| Unbatch <T> | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
| Unbatch.Options | Optional attributes for Unbatch |
| UnbatchGrad <T> | Gradient of Unbatch. |
| UnbatchGrad.Options | Optional attributes for UnbatchGrad |
| UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
| UnicodeDecode <T extends Number> | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
| UnicodeDecode.Options | Optional attributes for UnicodeDecode |
| UnicodeEncode | Encode a tensor of ints into unicode strings. |
| UnicodeEncode.Options | Optional attributes for UnicodeEncode |
| UniformDequantize <U extends Number> | Perform dequantization on the quantized Tensor `input`. |
| UniformDequantize.Options | Optional attributes for UniformDequantize |
| UniformQuantize <U> | Perform quantization on Tensor `input`. |
| UniformQuantize.Options | Optional attributes for UniformQuantize |
| UniformQuantizedAdd <T> | Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
| UniformQuantizedAdd.Options | Optional attributes for UniformQuantizedAdd |
| UniformQuantizedClipByValue <T> | Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`. |
| UniformQuantizedClipByValue.Options | Optional attributes for UniformQuantizedClipByValue |
| UniformQuantizedConvolution <U> | Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
| UniformQuantizedConvolution.Options | Optional attributes for UniformQuantizedConvolution |
| UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
| UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | Optional attributes for UniformQuantizedConvolutionHybrid |
| UniformQuantizedDot <U> | Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
| UniformQuantizedDot.Options | Optional attributes for UniformQuantizedDot |
| UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
| UniformQuantizedDotHybrid.Options | Optional attributes for UniformQuantizedDotHybrid |
| UniformRequantize <U> | Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters. |
| UniformRequantize.Options | Optional attributes for UniformRequantize |
| 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`. |
| UniqueDataset.Options | Optional attributes for UniqueDataset |
| 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 | |
| UnsortedSegmentJoin.Options | Optional attributes for UnsortedSegmentJoin |
| Unstack <T> | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
| Unstack.Options | Optional attributes for Unstack |
| Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
| Unstage.Options | Optional attributes for Unstage |
| UnwrapDatasetVariant | |
| UpperBound <U extends Number> | Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
| VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
| VarHandleOp.Options | Optional attributes for VarHandleOp |
| Variable <T> | Holds state in the form of a tensor that persists across steps. |
| Variable.Options | Optional attributes for Variable |
| VariableShape <T extends Number> | Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. |
| VarIsInitializedOp | Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. |
| どこ | 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. |
| XlaConcatND.Options | Optional attributes for XlaConcatND |
| 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. |
| XlaSendToHost | An op to send a tensor to the host. |
| XlaSendTPUEmbeddingGradients | An op that performs gradient updates of embedding tables. |
| XlaSparseCoreAdagrad | |
| XlaSparseCoreAdagradMomentum | |
| XlaSparseCoreAdam | |
| XlaSparseCoreFtrl | |
| XlaSparseCoreSgd | |
| XlaSparseDenseMatmul | |
| XlaSparseDenseMatmulGradWithAdagradAndCsrInput | |
| XlaSparseDenseMatmulGradWithAdagradAndCsrInput.Options | XlaSparseDenseMatmulGradWithAdagradAndCsrInputのオプション属性 |
| XlaSparseDenseMatmulGradWithAdagradMomentumAndCsrInput | |
| XlaSparseDenseMatmulGradWithAdagradMomentumAndCsrInput.Options | Optional attributes for XlaSparseDenseMatmulGradWithAdagradMomentumAndCsrInput |
| XlaSparseDenseMatmulGradWithAdamAndCsrInput | |
| XlaSparseDenseMatmulGradWithAdamAndCsrInput.Options | Optional attributes for XlaSparseDenseMatmulGradWithAdamAndCsrInput |
| XlaSparseDenseMatmulGradWithFtrlAndCsrInput | |
| XlaSparseDenseMatmulGradWithFtrlAndCsrInput.Options | XlaSparseDenseMatmulGradWithFtrlAndCsrInputのオプションの属性 |
| XlaSparseDenseMatmulGradWithSgdAndCsrInput | |
| XlaSparseDenseMatmulGradWithSgdAndCsrInput.Options | Optional attributes for XlaSparseDenseMatmulGradWithSgdAndCsrInput |
| XlaSparseDenseMatmulWithCsrInput | |
| XlaSplitND <T> | Splits input tensor across all dimensions. |
| XlaSplitND.Options | Optional attributes for XlaSplitND |
| 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. |