Shaped

パブリックインターフェース

既知の間接サブクラス

Abs <T extends TNumber >、 AbstractDenseNdArray <T、U extends NdArray <T>>、 AbstractNdArray <T、U extends NdArray <T>>、 AccumulateN <T extends TType >、 AccumulatorNumAccumulated 、 AccumulatorTakeGradient <T extends TType >、 Acos <T extends TType >、 Acosh <T extends TType >、 Add <T extends TType >、 AddManySparseToTensorsMap 、 AddN <T extends TType >、 AddSparseToTensorsMap 、 AdjustContrast <T extends TNumber >、 AdjustHue <T extends TNumber >、 AdjustSaturation <T extends TNumber >、他808名。

Abs <T extends TNumber >	テンソルの絶対値を計算します。
AbstractDenseNdArray <T, U はNdArray <T>> を拡張します
AbstractNdArray <T、U はNdArray <T>> を拡張します
AccumulateN <T はTTypeを拡張 >	テンソルのリストの要素ごとの合計を返します。
アキュムレータNumAccumulated	指定されたアキュムレータに集約された勾配の数を返します。
AccumulatorTakeGradient <T extends TType >	指定された ConditionalAccumulator の平均勾配を抽出します。
Acos <T はTTypeを拡張 >	x の acos を要素ごとに計算します。
Acosh <T はTTypeを拡張 >	x の逆双曲線余弦を要素ごとに計算します。
<T extends TType >を追加します	x + y を要素ごとに返します。
AddManySparseToTensorsMap	「N」ミニバッチ「SparseTensor」を「SparseTensorsMap」に追加し、「N」ハンドルを返します。
AddN <T はTTypeを拡張 >	すべての入力テンソルを要素ごとに追加します。
SparseToTensorsMap を追加	`SparseTensor` を `SparseTensorsMap` に追加すると、そのハンドルが返されます。
AdjustContrast <T extends TNumber >	1 つまたは複数の画像のコントラストを調整します。
AdjustHue <T extends TNumber >	1 つまたは複数の画像の色相を調整します。
AdjustSaturation <T extends TNumber >	1 つまたは複数の画像の彩度を調整します。
全て	テンソルの次元全体で要素の「論理積」を計算します。
AllReduce <T extends TNumber >	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。
AllToAll <T extends TType >	TPU レプリカ間でデータを交換する Op。
角度<U はTNumberを延長 >	複素数の引数を返します。
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。
applyAdaMax <T はTTypeを拡張 >	AdaMax アルゴリズムに従って「*var」を更新します。
applyAdadelta <T extends TType >	adadelta スキームに従って「*var」を更新します。
applyAdagrad <T はTTypeを拡張 >	adagrad スキームに従って「*var」を更新します。
applyAdagradDa <T はTTypeを拡張 >	近位の adagrad スキームに従って「*var」を更新します。
applyAdagradV2 <T はTTypeを拡張 >	adagrad スキームに従って「*var」を更新します。
applyAdam <T extends TType >	Adam アルゴリズムに従って「*var」を更新します。
applyAddSign <T はTTypeを拡張 >	AddSign の更新に従って「*var」を更新します。
applyCenteredRmsProp <T はTTypeを拡張 >	中心の RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。
applyFtrl <T はTTypeを拡張 >	Ftrl-proximal スキームに従って「*var」を更新します。
applyGradientDescent <T extends TType >	'var' から 'alpha' 'delta' を減算して更新します。
applyMomentum <T はTTypeを拡張 >	運動量スキームに従って「*var」を更新します。
applyPowerSign <T はTTypeを拡張 >	AddSign の更新に従って「*var」を更新します。
applyProximalAdagrad <T はTTypeを拡張 >	Adagrad 学習率の FOBOS に従って「var」と「accum」を更新します。
applyProximalGradientDescent <T extends TType >	「*var」を固定学習率の FOBOS アルゴリズムとして更新します。
applyRmsProp <T はTTypeを拡張 >	RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。
ほぼ等しい	abs(xy) < 許容誤差の要素ごとの真理値を返します。
ArgMax <V はTNumberを拡張 >	テンソルの次元全体で最大値を持つインデックスを返します。
ArgMin <V はTNumberを拡張 >	テンソルの次元全体で最小値を持つインデックスを返します。
文字列として	指定されたテンソルの各エントリを文字列に変換します。
Asin <T extends TType >	x の三角関数の逆サインを要素ごとに計算します。
Asinh <T はTTypeを拡張 >	x の逆双曲線正弦を要素ごとに計算します。
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset
<T extends TType >を割り当てます	「value」を代入して「ref」を更新します。
AssignAdd <T extends TType >	「value」を追加して「ref」を更新します。
AssignSub <T はTTypeを拡張 >	'ref' から 'value' を減算して更新します。
Atan <T はTTypeを拡張 >	x の三角関数逆正接を要素ごとに計算します。
Atan2 <T はTNumberを拡張 >	引数の符号を考慮して、「y/x」の逆正接を要素ごとに計算します。
アタン<T はTTypeを拡張 >	x の逆双曲線正接を要素ごとに計算します。
オーディオスペクトログラム	時間の経過に伴うオーディオデータの視覚化を生成します。
オーディオ概要	音声付きの「概要」プロトコルバッファを出力します。
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。
AvgPool <T はTNumberを拡張 >	入力に対して平均プーリングを実行します。
AvgPool3d <T はTNumberを拡張 >	入力に対して 3D 平均プーリングを実行します。
AvgPool3dGrad <T はTNumberを拡張 >	平均プーリング関数の勾配を計算します。
AvgPoolGrad <T はTNumberを拡張 >	平均プーリング関数の勾配を計算します。
BandPart <T はTTypeを拡張 >	最も内側の各行列の中心バンドの外側をすべてゼロに設定するテンソルをコピーします。
BandedTriangularSolve <T extends TType >
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。
BatchCholesky <T extends TNumber >
BatchCholeskyGrad <T extends TNumber >
バッチデータセット	`input_dataset` から `batch_size` 要素をバッチ処理するデータセットを作成します。
バッチFft
バッチFft2d
バッチFft3d
バッチイフト
バッチIfft2d
バッチIfft3d
BatchMatMul <T はTTypeを拡張 >	2 つのテンソルのスライスをバッチで乗算します。
BatchMatrixBandPart <T はTTypeを拡張 >
BatchMatrixDeterminant <T extends TType >
BatchMatrixDiag <T はTTypeを拡張 >
BatchMatrixDiagPart <T はTTypeを拡張 >
BatchMatrixInverse <T extends TNumber >
BatchMatrixSetDiag <T はTTypeを拡張 >
BatchMatrixSolve <T extends TNumber >
BatchMatrixSolveLs <T extends TNumber >
BatchMatrixTriangularSolve <T extends TNumber >
BatchNormWithGlobalNormalization <T extends TType >	バッチ正規化。
BatchToSpace <T extends TType >	T 型の 4 次元テンソルの BatchToSpace。
BatchToSpaceNd <T はTTypeを拡張 >	T 型の ND テンソルの BatchToSpace。
BesselI0 <T はTNumberを拡張 >
BesselI0e <T はTNumberを拡張 >
BesselI1 <T はTNumberを拡張 >
BesselI1e <T はTNumberを拡張 >
BesselJ0 <T はTNumberを拡張 >
BesselJ1 <T はTNumberを拡張 >
BesselK0 <T はTNumberを拡張 >
BesselK0e <T はTNumberを拡張 >
BesselK1 <T はTNumberを拡張 >
BesselK1e <T はTNumberを拡張 >
BesselY0 <T はTNumberを拡張 >
BesselY1 <T はTNumberを拡張 >
Betainc <T extends TNumber >	正規化された不完全ベータ積分 \\(I_x(a, b)\\)を計算します。
BiasAdd <T extends TType >	「値」に「バイアス」を追加します。
BiasAddGrad <T はTTypeを拡張 >	「バイアス」テンソルに対する「BiasAdd」の逆方向操作。
ビンカウント<T extends TNumber >	整数配列内の各値の出現数をカウントします。
ビットキャスト<U はTTypeを拡張 >	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。
BitwiseAnd <T extends TNumber >	Elementwise は、「x」と「y」のビット単位の AND を計算します。
BitwiseOr <T extends TNumber >	Elementwise は、「x」と「y」のビット単位の OR を計算します。
BitwiseXor <T extends TNumber >	Elementwise は、「x」と「y」のビットごとの XOR を計算します。
BooleanDenseNdArray
ブール値NdArray	ブール値の`NdArray` 。
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。
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。
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。
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	BoostedTreesQuantileStreamResource へのハンドルを作成します。
BroadcastDynamicShape <T extends TNumber >	s0 op s1 の形状をブロードキャストで返します。
BroadcastRecv <T はTTypeを拡張 >	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。
BroadcastSend <T はTTypeを拡張 >	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。
BroadcastTo <T extends TType >	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。
ByteDenseNdArray
ByteNDArray	バイトの`NdArray` 。
BytesProducedStatsDataset	StatsAggregator の `input_dataset` の各要素のバイトサイズを記録します。
CSRSparseMatrixToDense <T extends TType >	(おそらくバッチ処理された) CSRSparseMatrix を密に変換します。
CSVデータセット
CSVデータセットV2
キャッシュデータセット	`input_dataset` から要素をキャッシュするデータセットを作成します。
キャッシュデータセットV2
キャスト<U extends TType >	SrcT 型の x を DstT の y にキャストします。
Ceil <T extends TNumber >	x 以上の要素ごとの最小の整数を返します。
CheckNumerics <T extends TNumber >	テンソルの NaN、-Inf、+Inf 値をチェックします。
Cholesky <T はTTypeを拡張 >	1 つ以上の正方行列のコレスキー分解を計算します。
CholeskyGrad <T extends TNumber >	コレスキーアルゴリズムの逆伝搬モードの逆伝播勾配を計算します。
最速のデータセットを選択してください
ClipByValue <T はTTypeを拡張 >	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。
ClusterOutput <T extends TType >	XLA 計算の出力を他のコンシューマーグラフノードに接続する演算子。
CollectiveGather <T extends TNumber >	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。
CollectivePermute <T extends TType >	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。
比較とビットパック	「input」の値を「threshold」と比較し、結果のビットを「uint8」にパックします。
コンパイル結果	TPU コンパイルの結果を返します。
複合<U はTTypeを拡張 >	2 つの実数を複素数に変換します。
ComplexAbs <U はTNumberを拡張 >	テンソルの複素絶対値を計算します。
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。
Concat <T extends TType >	テンソルを 1 次元に沿って連結します。
データセットを連結する	「input_dataset」と「another_dataset」を連結したデータセットを作成します。
条件付きアキュムレータ	勾配を集約するための条件付きアキュムレータ。
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。
Conj <T extends TType >	複素数の複素共役を返します。
ConjugateTranspose <T extends TType >	順列に従って x の次元をシャッフルし、結果を共役させます。
定数<T extends TType >	定数値を生成する演算子。
Conv <T extends TType >	XLA ConvGeneralDirated 演算子をラップします。ドキュメントは次のとおりです。 https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#conv_convolution 。
Conv2d <T はTNumberを拡張 >	4 次元の「入力」テンソルと「フィルター」テンソルを指定して 2 次元の畳み込みを計算します。
Conv2dBackpropFilter <T extends TNumber >	フィルターに関する畳み込みの勾配を計算します。
Conv2dBackpropInput <T extends TNumber >	入力に対する畳み込みの勾配を計算します。
Conv3d <T はTNumberを拡張 >	5 次元の「入力」テンソルと「フィルター」テンソルを指定して 3 次元畳み込みを計算します。
Conv3dBackpropFilter <T extends TNumber >	フィルターに関する 3-D 畳み込みの勾配を計算します。
Conv3dBackpropInput <U はTNumberを拡張 >	入力に対する 3-D 畳み込みの勾配を計算します。
コピー<T extends TType >	CPU から CPU へ、または GPU から GPU へテンソルをコピーします。
CopyHost <T はTTypeを拡張 >	テンソルをホストにコピーします。
Cos <T はTTypeを拡張 >	x の cos を要素ごとに計算します。
Cosh <T はTTypeを拡張 >	x の双曲線余弦を要素ごとに計算します。
CountUpTo <T extends TNumber >	「limit」に達するまで「ref」をインクリメントします。
切り抜きとサイズ変更	入力画像テンソルからクロップを抽出し、サイズを変更します。
GradBoxの切り抜きとサイズ変更	入力ボックスのテンソルに対する Crop_and_resize オペレーションの勾配を計算します。
CropAndResizeGradImage <T extends TNumber >	入力イメージテンソルに対する Crop_and_resize オペレーションの勾配を計算します。
Cross <T extends TNumber >	ペアごとの外積を計算します。
CrossReplicaSum <T extends TNumber >	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。
CudnnRNNCanonicalToParams <T extends TNumber >	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。
CudnnRnnParamsSize <U はTNumberを拡張 >	Cudnn RNN モデルで使用できる重みのサイズを計算します。
Cumprod <T はTTypeを拡張 >	`axis` に沿ったテンソル `x` の累積積を計算します。
Cumsum <T extends TType >	`axis` に沿ったテンソル `x` の累積和を計算します。
CumulativeLogsumexp <T extends TNumber >	`axis` に沿ったテンソル `x` の累積積を計算します。
DataFormatDimMap <T extends TNumber >	指定された宛先データ形式でディメンションインデックスを返します。ソースデータ形式。
DataFormatVecPermute <T extends TNumber >	入力テンソルを `src_format` から `dst_format` に並べ替えます。
データサービスデータセット
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へ	「input_dataset」を表すシリアル化された GraphDef を返します。
Dawsn <T はTNumberを拡張 >
DebugGradientIdentity <T extends TType >	勾配デバッグ用の ID 演算。
DebugGradientRefIdentity <T extends TType >	勾配デバッグ用の ID 演算。
DebugIdentity <T はTTypeを拡張 >	デバッグ Identity V2 Op.
デバッグナンカウント	NaN 値カウンター操作のデバッグ
DebugNumericssummary <U はTNumberを拡張 >	デバッグ数値概要 V2 Op.
デコードとクロップJpeg	JPEG エンコードされたイメージを uint8 テンソルにデコードしてトリミングします。
DecodeBase64	Web セーフな Base64 エンコード文字列をデコードします。
デコードBmp	BMP でエンコードされたイメージの最初のフレームを uint8 テンソルにデコードします。
デコード圧縮	文字列を解凍します。
デコードGIF	GIF エンコードされた画像のフレームを uint8 テンソルにデコードします。
DecodeImage <T extends TNumber >	decode_bmp、decode_gif、decode_jpeg、decode_png の関数。
デコードJpeg	JPEG エンコードされたイメージを uint8 テンソルにデコードします。
DecodeJsonExample	JSON エンコードされたサンプルレコードをバイナリプロトコルバッファ文字列に変換します。
DecodePaddedRaw <T extends TNumber >	文字列のバイトを数値のベクトルとして再解釈します。
DecodePng <T extends TNumber >	PNG エンコードされたイメージを uint8 または uint16 テンソルにデコードします。
DecodeRaw <T はTType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。
DeepCopy <T はTTypeを拡張 >	`x` のコピーを作成します。
DenseBincount <U はTNumberを拡張 >	整数配列内の各値の出現数をカウントします。
DenseNdArray <T>
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。
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。
DepthToSpace <T extends TType >	T 型のテンソルの DepthToSpace。
DepthwiseConv2dNative <T extends TNumber >	4 次元の「入力」テンソルと「フィルター」テンソルを指定して 2 次元の深さ方向の畳み込みを計算します。
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T extends TNumber >	フィルターに関する深さ方向の畳み込みの勾配を計算します。
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T extends TNumber >	入力に対する深さ方向の畳み込みの勾配を計算します。
逆量子化	パックされた uint32 入力を受け取り、その入力を uint8 にアンパックして実行します。デバイス上の逆量子化。
DestroyTemporaryVariable <T extends TType >	一時変数を破棄し、その最終値を返します。
Det <T はTTypeを拡張 >	1 つ以上の正方行列の行列式を計算します。
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。
ディガンマ<T extends TNumber >	Lgamma の導関数である Psi を計算します (Lgamma の絶対値の対数)。 `Gamma(x)`)、要素ごと。
Dilation2d <T extends TNumber >	4-D `input` および 3-D `filter` テンソルのグレースケール膨張を計算します。
Dilation2dBackpropFilter <T extends TNumber >	フィルターに関する形態学的 2 次元膨張の勾配を計算します。
Dilation2dBackpropInput <T extends TNumber >	入力に対する形態学的 2 次元膨張の勾配を計算します。
DirectedInterleaveDataset	「N」個のデータセットの固定リスト上の「InterleaveDataset」の代替。
Div <T はTTypeを拡張 >	x / y を要素ごとに返します。
DivNoNan <T はTTypeを拡張 >	分母がゼロの場合は 0 を返します。
ドット<T extends TType >	XLA DotGeneral 演算子をラップします。ドキュメントは次の場所にあります。 https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dotgeneral 。
DoubleDenseNDArray
ダブルNDアレイ	double の`NdArray` 。
DrawBoundingBoxes <T extends TNumber >	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
DynamicSlice <T はTTypeを拡張 >	XLA DynamicSlice オペレーターをラップします。ドキュメントは次のとおりです。 https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicslice 。
DynamicStitch <T はTTypeを拡張 >	「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。
DynamicUpdateSlice <T はTTypeを拡張 >	XLA DynamicUpdateSlice オペレーターをラップします。ドキュメントは次のとおりです。 https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice 。
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。
Einsum <T extends TType >	2 入力 1 出力の基本的な einsum 演算をサポートする演算です。
Elu <T extends TNumber >	指数線形を計算します: < 0 の場合は `exp(features) - 1`、そうでない場合は `features`。
EluGrad <T はTNumberを拡張 >	指数関数的線形 (Elu) 演算の勾配を計算します。
埋め込みアクティベーション	TPU 埋め込みの差別化を可能にするオペレーション。
空の<T extends TType >	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。
EncodeBase64	文字列を Web セーフな Base64 形式にエンコードします。
JPEG をエンコードする	画像を JPEG エンコードします。
EncodeJpegVariableQuality	JPEG は、提供された圧縮品質で入力画像をエンコードします。
EncodePng	画像を PNG エンコードします。
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。
Wav をエンコードする	WAV ファイル形式を使用してオーディオデータをエンコードします。
EnsureShape <T extends TType >	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 extends TType >と入力します	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。
等しい	(x == y) の真理値を要素ごとに返します。
Erf <T extends TNumber >	`x` のガウス誤差関数を要素ごとに計算します。
Erfc <T はTNumberを拡張 >	`x` の相補誤差関数を要素ごとに計算します。
EuclideanNorm <T はTTypeを拡張 >	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。
終了<T extends TType >	現在のフレームを終了して親フレームに戻ります。
Exp <T はTTypeを拡張 >	x の指数を要素ごとに計算します。
ExpandDims <T extends TType >	テンソルのシェイプに 1 の次元を挿入します。
Expint <T extends TNumber >
Expm1 <T はTTypeを拡張 >	`exp(x) - 1` を要素ごとに計算します。
抽出垣間見る	入力テンソルから垣間見える部分を抽出します。
ExtractImagePatches <T extends TType >	「画像」から「パッチ」を抽出し、「深度」出力次元に配置します。
ExtractJpegShape <T extends TNumber >	JPEG エンコードされた画像の形状情報を抽出します。
ExtractVolumePatches <T extends TNumber >	「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。
事実	階乗に関する事実を出力します。
FakeQuantWithMinMaxArgs	「入力」テンソルを疑似量子化し、同じ型の「出力」テンソルに float 型を入力します。
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	FakeQuantWithMinMaxArgs 操作の勾配を計算します。
FakeQuantWithMinMaxVars	グローバル float スカラーを介して float 型の「入力」テンソルを疑似量子化しますグローバル float スカラー `min` および `max` を介して float 型の `inputs` テンソルを、 `inputs` と同じ形状の `outputs` テンソルに疑似量子化します。
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	チャネルごとの float を介して float 型の「入力」テンソルを疑似量子化します。チャンネルごとの float 型と次のいずれかの形状の `inputs` テンソルをチャンネルごとの float を介して疑似量子化します: `[d]`、`[b, d]` `[b, h, w, d]`形状 `[d]` の min` と `max` を `inputs` と同じ形状の `outputs` テンソルに変換します。
Fft <T はTTypeを拡張 >	高速フーリエ変換。
Fft2d <T はTTypeを拡張 >	2D 高速フーリエ変換。
Fft3d <T はTTypeを拡張 >	3D高速フーリエ変換。
FifoQueue	先入れ先出しの順序で要素を生成するキュー。
<U extends TType >を入力します	スカラー値で満たされたテンソルを作成します。
FilterByLastComponentDataset	最後のコンポーネントに true を持つ `input_dataset` の最初のコンポーネントの要素を含むデータセットを作成します。
指紋	フィンガープリント値を生成します。
固定長レコードデータセット
固定長レコードリーダー	ファイルから固定長レコードを出力するリーダー。
FloatDenseNDArray
FloatNDArray	float の`NdArray` 。
フロア<T はTNumberを拡張 >	x 以下の要素ごとの最大の整数を返します。
FloorDiv <T はTTypeを拡張 >	x // y を要素ごとに返します。
FloorMod <T はTNumberを拡張 >	要素ごとの除算の余りを返します。
FractionalAvgPoolGrad <T extends TNumber >	FractionalAvgPool 関数の勾配を計算します。
FractionalMaxPoolGrad <T extends TNumber >	FractionalMaxPool 関数の勾配を計算します。
FresnelCos <T extends TNumber >
FresnelSin <T extends TNumber >
FusedPadConv2d <T はTNumberを拡張 >	畳み込み中に前処理としてパディングを実行します。
FusedResizeAndPadConv2d <T extends TNumber >	畳み込み中に前処理としてサイズ変更とパディングを実行します。
収集<T extends TType >	XLA Gather オペレーターをラップします。 https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather
GatherNd <T はTTypeを拡張 >	`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。
GatherV2 <T はTNumber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。
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 はTTypeを拡張 >	ハンドルで指定されたテンソルの値を取得します。
グレーター	(x > y) の真理値を要素ごとに返します。
より大きい等しい	(x >= y) の真理値を要素ごとに返します。
guardianconst <T extends TType >	入力テンソルが定数であることを TF ランタイムに保証します。
ハッシュ表	初期化されていないハッシュテーブルを作成します。
HistogramFixedWidth <U extends TNumber >	値のヒストグラムを返します。
ヒストグラム概要	ヒストグラムを含む「概要」プロトコルバッファを出力します。
HsvToRgb <T はTNumberを拡張 >	1 つ以上の画像を HSV から RGB に変換します。
ID <T extends TType >	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。
アイデンティティリーダー	キューに入れられた作業をキーと値の両方として出力するリーダー。
Ifft <T extends TType >	逆高速フーリエ変換。
Ifft2d <T はTTypeを拡張 >	逆 2D 高速フーリエ変換。
Ift3d <T はTTypeを拡張 >	逆 3D 高速フーリエ変換。
Igamma <T extends TNumber >	下位の正規化された不完全ガンマ関数 `P(a, x)` を計算します。
IgammaGradA <T はTNumberを拡張 >	`a` に対する `igamma(a, x)` の勾配を計算します。
Igammac <T extends TNumber >	上部の正規化された不完全ガンマ関数 `Q(a, x)` を計算します。
IgnoreErrorsDataset	エラーを無視して、「input_dataset」の要素を含むデータセットを作成します。
Imag <U はTNumberを拡張 >	複素数の虚数部を返します。
ImageProjectiveTransformV2 <T はTNumberを拡張 >	指定された変換を各画像に適用します。
ImageProjectiveTransformV3 <T はTNumberを拡張 >	指定された変換を各画像に適用します。
画像概要	画像を含む「概要」プロトコルバッファを出力します。
ImmutableConst <T はTTypeを拡張 >	メモリ領域から不変のテンソルを返します。
イントップK	ターゲットが上位 'K' 予測に含まれるかどうかを示します。
InfeedDequeue <T extends TType >	計算に入力される値のプレースホルダー op。
InplaceAdd <T extends TType >	x の指定された行に v を追加します。
InplaceSub <T はTTypeを拡張 >	`v` を `x` の指定された行に減算します。
InplaceUpdate <T はTTypeを拡張 >	指定された行「i」を値「v」で更新します。
IntDenseNdArray
IntNdArray	整数の`NdArray` 。
Inv <T はTTypeを拡張 >	1 つ以上の正方可逆行列またはその随伴行列の逆行列 (共役転置) を計算します。
InvGrad <T はTTypeを拡張 >	入力に対して「x」の逆関数の勾配を計算します。
反転<T extends TNumber >	サポートされているタイプの各ビットを反転 (反転) します。たとえば、「uint8」型の値 01010101 は 10101010 になります。
InvertPermutation <T extends TNumber >	テンソルの逆順列を計算します。
Irfft <U はTNumberを拡張 >	逆実数値高速フーリエ変換。
Irfft2d <U はTNumberを拡張 >	逆 2D 実数値高速フーリエ変換。
Irfft3d <U はTNumberを拡張 >	逆 3D 実数値高速フーリエ変換。
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。
有限である	x のどの要素が有限であるかを返します。
IsInf	x のどの要素が Inf であるかを返します。
イスナン	x のどの要素が NaN であるかを返します。
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。
イテレーター
IteratorFromStringHandle
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。
IteratorGetNextAsOptional	指定されたイテレータから次の出力をオプションのバリアントとして取得します。
IteratorToStringHandle	イテレータを表す指定された `resource_handle` を文字列に変換します。
参加する	指定された文字列テンソルのリスト内の文字列を 1 つのテンソルに結合します。指定された区切り文字を使用します (デフォルトは空の区切り文字です)。
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。
L2Loss <T はTNumberを拡張 >	L2 損失。
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。
レイテンシー統計データセット	StatsAggregator で `input_dataset` 要素を生成する待ち時間を記録します。
LeakyRelu <T extends TNumber >	修正された線形を計算します: `max(features, features * alpha)`。
LeakyReluGrad <T extends TNumber >	LeakyRelu 操作の修正された線形勾配を計算します。
LeftShift <T はTNumberを拡張 >	Elementwise は、「x」と「y」のビット単位の左シフトを計算します。
少ない	(x < y) の真理値を要素ごとに返します。
同等以下	(x <= y) の真理値を要素ごとに返します。
Lガンマ<T extends TNumber >	`Gamma(x)` の絶対値の対数を要素ごとに計算します。
LinSpace <T extends TNumber >	一定の間隔で値を生成します。
Lmdbデータセット
Lmdbリーダー	LMDB ファイルからレコードを出力するリーダー。
ロードアンドリマップマトリックス	チェックポイントから `old_tensor_name` という名前の 2 次元 (行列) `Tensor` をロードします `ckpt_path` にあり、指定された再マッピングを使用して行と列の順序を変更する可能性があります。
LocalResponseNormalization <T extends TNumber >	ローカル応答の正規化。
LocalResponseNormalizationGrad <T extends TNumber >	ローカル応答正規化のための勾配。
ログ<T extends TType >	x の自然対数を要素ごとに計算します。
Log1p <T はTTypeを拡張 >	(1 + x) の自然対数を要素ごとに計算します。
LogSoftmax <T extends TNumber >	ソフトマックスのアクティブ化のログを計算します。
論理積	x AND y の真理値を要素ごとに返します。
論理的ではありません	「NOT x」の真理値を要素ごとに返します。
論理的または	x OR y の真理値を要素ごとに返します。
LongDenseNDArray
LongNdArray	Long の`NdArray` 。
LookupTableFind <U はTTypeを拡張 >	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。
より低い	すべての大文字をそれぞれの小文字に変換します。
LowerBound <U はTNumberを拡張します >	各行に沿って lower_bound(sorted_search_values,values) を適用します。
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、「近い」ようにします。それらの初期値。
MapIncompleteSize	Op は、基になるコンテナー内の不完全な要素の数を返します。
マップサイズ	Op は、基になるコンテナ内の要素の数を返します。
MatMul <T はTTypeを拡張 >	行列「a」と行列「b」を掛けます。
一致するファイル	1 つ以上のグロブパターンに一致するファイルのセットを返します。
一致するファイルデータセット
MatrixDiag <T はTTypeを拡張 >	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。
MatrixDiagPart <T はTTypeを拡張 >	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 はTTypeを拡張 >	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。
MatrixDiagV3 <T はTTypeを拡張 >	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。
MatrixLogarithm <T はTTypeを拡張 >	1 つ以上の正方行列の行列対数を計算します。 \\(log(exp(A)) = A\\) この演算は複素行列に対してのみ定義されます。
MatrixSetDiag <T はTTypeを拡張 >	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。
MatrixSolveLs <T はTTypeを拡張 >	1 つ以上の線形最小二乗問題を解きます。
Max <T はTTypeを拡張 >	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。
MaxPool <T はTTypeを拡張 >	入力に対して最大プーリングを実行します。
MaxPool3d <T はTNumberを拡張 >	入力に対して 3D 最大プーリングを実行します。
MaxPool3dGrad <U はTNumberを拡張 >	3D 最大プーリング関数の勾配を計算します。
MaxPool3dGradGrad <T extends TNumber >	maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。
MaxPoolGrad <T はTNumberを拡張 >	maxpooling 関数の勾配を計算します。
MaxPoolGradGrad <T extends TNumber >	maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。
MaxPoolGradGradWithArgmax <T extends TNumber >	maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。
MaxPoolGradWithArgmax <T extends TNumber >	maxpooling 関数の勾配を計算します。
最大値<T extends TNumber >	x と y の最大値を返します (すなわち、
平均<T extends TType >	テンソルの次元全体の要素の平均を計算します。
マージサマリー	概要を結合します。
Mfcc	スペクトログラムを音声認識に役立つ形式に変換します。
Min <T extends TType >	テンソルの次元全体で要素の最小値を計算します。
最小値<T extends TNumber >	x と y の最小値を返します (すなわち、
MirrorPad <T はTTypeを拡張 >	テンソルをミラーリングされた値でパディングします。
MirrorPadGrad <T はTTypeを拡張 >	`MirrorPad` オペレーションのグラデーションオペレーション。
Mod <T はTNumberを拡張 >	要素ごとの除算の余りを返します。
モデルデータセット	パフォーマンスをモデル化するアイデンティティ変換。
Mul <T extends TType >	x * y を要素ごとに返します。
MulNoNan <T はTTypeを拡張 >	x * y を要素ごとに返します。
マルチデバイスイテレータ	MultiDeviceIterator リソースを作成します。
MultiDeviceIteratorFromStringHandle	指定された文字列ハンドルから MultiDeviceIterator リソースを生成します。
MultiDeviceIteratorInit	指定されたデータセットを使用してマルチデバイス反復子を初期化します。
MultiDeviceIteratorToStringHandle	指定された MultiDeviceIterator の文字列ハンドルを生成します。
多項式<U はTNumberを拡張 >	多項分布からサンプルを抽出します。
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 TNumber >	すべての入力テンソルにわたるリダクションを含むテンソルを出力します。
NcclBroadcast <T extends TNumber >	出力に接続されているすべてのデバイスに「入力」を送信します。
NcclReduce <T extends TNumber >	「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。
NdArray <T>	N 次元のデータ構造。
Ndtri <T はTNumberを拡張 >
否定<T はTTypeを拡張 >	負の数値を要素ごとに計算します。
NextAfter <T extends TNumber >	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。
NextIteration <T extends TType >	入力を次の反復で利用できるようにします。
NonDeterministicInts <U はTTypeを拡張 >	非決定的にいくつかの整数を生成します。
オーバーラップありの非最大抑制	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。以前に選択したボックスと重複する部分が多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
等しくない	(x != y) の真理値を要素ごとに返します。
NthElement <T はTNumberを拡張 >	最後の次元の「n」次統計の値を検索します。
OneHot <U はTTypeを拡張 >	ワンホットテンソルを返します。
1 <T extends TType >	`dims` で指定された形状のいずれかで初期化された定数を作成する演算子。
OnesLike <T はTTypeを拡張 >	x と同じ形状と型を持つ 1 のテンソルを返します。
オペランド<T extends TType >	TensorFlow オペレーションのオペランドによって実装されるインターフェイス。
データセットの最適化	`input_dataset` に最適化を適用してデータセットを作成します。
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。
オプションからの値	テンソルのタプルから Optional バリアントを構築します。
オプションの値あり	指定された Optional バリアントに値がある場合にのみ true を返します。
オプションなし	値のないオプションのバリアントを作成します。
OrderedMapIncompleteSize	Op は、基になるコンテナー内の不完全な要素の数を返します。
OrderedMapSize	Op は、基になるコンテナ内の要素の数を返します。
OrdinalSelector	TPUコアセレクターOp.
OutfeedDequeue <T extends TType >	計算出力から単一のテンソルを取得します。
OutfeedDequeueV2 <T はTTypeを拡張 >	計算出力から単一のテンソルを取得します。
出力<T extends TType >	`Operation`によって生成されるテンソルへのシンボリックハンドル。
パッド<T はTTypeを拡張 >	XLA Pad オペレーターをラップします。ドキュメントは次のとおりです。 https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad 。
PaddedBatchDataset	入力から `batch_size` 要素をバッチ化してパディングするデータセットを作成します。
パディングFifoキュー	先入れ先出しの順序で要素を生成するキュー。
ParallelConcat <T はTTypeを拡張 >	'N' テンソルのリストを最初の次元に沿って連結します。
ParallelDynamicStitch <T はTTypeを拡張 >	「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。
ParameterizedTruncatedNormal <U extends TNumber >	正規分布からランダムな値を出力します。
ParseExampleDataset	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。
ParseTensor <T はTTypeを拡張 >	シリアル化された tensorflow.TensorProto プロトを Tensor に変換します。
PartitionedInput <T extends TType >	分割された入力のリストをグループ化する演算。
プレースホルダー<T extends TType >	計算に入力される値のプレースホルダー op。
PlaceholderWithDefault <T extends TType >	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。
ポリガンマ<T extends TNumber >	ポリガンマ関数 \\(\psi^{(n)}(x)\\)を計算します。
人口数	要素ごとの母集団数を計算します (別名)
Pow <T extends TType >	ある値の別の値に対する累乗を計算します。
プリフェッチデータセット	「input_dataset」から要素を非同期的にプリフェッチするデータセットを作成します。
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。
PreventGradient <T extends TType >	グラデーションが要求された場合にエラーをトリガーするアイデンティティ演算。
優先キュー	最初のコンポーネント値でソートされた要素を生成するキュー。
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。
Prod <T extends TType >	テンソルの次元にわたる要素の積を計算します。
QuantizeAndDequantize <T extends TNumber >	テンソルを量子化してから逆量子化します。
QuantizeAndDequantizeV3 <T はTNumberを拡張 >	テンソルを量子化してから逆量子化します。
QuantizeAndDequantizeV4 <T はTNumberを拡張 >	`quantization.QuantizeAndDequantizeV4` の勾配を返します。
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends TNumber >
キューは閉じています	キューが閉じられている場合は true を返します。
キューサイズ	指定されたキュー内の要素の数を計算します。
RaggedBincount <U はTNumberを拡張 >	整数配列内の各値の出現数をカウントします。
RaggedTensorToTensor <U はTTypeを拡張 >	不規則なテンソルから密なテンソルを作成し、場合によってはその形状を変更します。
RaggedTensorToVariant	`RaggedTensor` を `variant` Tensor にエンコードします。
RaggedTensorToVariantGradient <U はTTypeを拡張 >	`RaggedTensorToVariant` の勾配を計算するために使用されるヘルパー。
RandomCrop <T extends TNumber >	「画像」をランダムに切り抜きます。
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。
RandomGamma <U はTNumberを拡張 >	アルファで記述されたガンマ分布からランダムな値を出力します。
RandomGammaGrad <T extends TNumber >	ガンマランダムサンプルの導関数を計算します
RandomPoisson <V はTNumberを拡張 >	レートで記述されたポアソン分布からランダムな値を出力します。
RandomShuffle <T はTTypeを拡張 >	テンソルを最初の次元に沿ってランダムにシャッフルします。
ランダムシャッフルキュー	要素の順序をランダム化するキュー。
RandomStandardNormal <U はTNumberを拡張 >	正規分布からランダムな値を出力します。
RandomUniform <U はTNumberを拡張 >	一様分布からランダムな値を出力します。
RandomUniformInt <U はTNumberを拡張 >	一様分布からランダムな整数を出力します。
範囲<T はTNumberを拡張 >	一連の数値を作成します。
範囲データセット	一定範囲の値を含むデータセットを作成します。
ランク	テンソルのランクを返します。
RawTensor	JVM から直接アクセスできるデータ空間にメモリがマップされていないテンソル。
ファイルの読み取り	入力ファイル名の内容全体を読み取り、出力します。
ReadVariableOp <T はTTypeを拡張 >	変数の値を読み取ります。
ReaderNumRecordsProduced	この Reader が生成したレコードの数を返します。
ReaderNumWorkUnitsCompleted	この Reader が処理を完了したワークユニットの数を返します。
ReaderSerializeState	Reader の状態をエンコードする文字列テンソルを生成します。
実数<U はTNumberを拡張 >	複素数の実部を返します。
RealDiv <T はTTypeを拡張 >	実数型の場合は要素ごとに x / y を返します。
再バッチデータセット	バッチサイズを変更するデータセットを作成します。
RebatchDatasetV2	バッチサイズを変更するデータセットを作成します。
逆数<T extends TType >	x の逆数を要素ごとに計算します。
ReciprocalGrad <T はTTypeを拡張 >	入力に対して「x」の逆関数の勾配を計算します。
レコード入力	ランダム化されたレコードを発行します。
Recv <T はTTypeを拡張 >	別の XLA 計算から名前付きテンソルを受け取ります。
Reduce <T extends TNumber >	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。
すべてを減らす	テンソルの次元全体で要素の「論理積」を計算します。
任意の削減	テンソルの次元にわたる要素の「論理和」を計算します。
減らす結合	指定された次元にわたって文字列テンソルを結合します。
ReduceMax <T はTTypeを拡張 >	テンソルの次元全体の要素の最大値を計算します。
ReduceMin <T はTTypeを拡張 >	テンソルの次元全体で要素の最小値を計算します。
ReduceProd <T はTTypeを拡張 >	テンソルの次元にわたる要素の積を計算します。
ReduceSum <T extends TType >	テンソルの次元にわたる要素の合計を計算します。
ReduceV2 <T extends TNumber >	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。
RefEnter <T はTTypeを拡張 >	子フレームを作成または検索し、子フレームで「data」を使用できるようにします。
RefExit <T extends TType >	現在のフレームを終了して親フレームに戻ります。
RefIdentity <T はTTypeを拡張 >	入力参照テンソルと同じ参照テンソルを返します。
RefNextIteration <T extends TType >	入力を次の反復で利用できるようにします。
RefSelect <T はTTypeを拡張 >	`inputs` の `index` 番目の要素を `output` に転送します。
RegexFullMatch	入力が正規表現パターンと一致するかどうかを確認します。
正規表現置換	`input` 内の `pattern` 正規表現の一致を `rewrite` で提供された置換文字列に置き換えます。
データセットの登録	データセットを tf.data サービスに登録します。
Relu <T はTTypeを拡張 >	修正された線形を計算します: `max(features, 0)`。
Relu6 <T はTNumberを拡張 >	修正された線形 6: `min(max(features, 0), 6)` を計算します。
Relu6Grad <T はTNumberを拡張 >	Relu6 演算の修正された線形 6 勾配を計算します。
ReluGrad <T はTNumberを拡張 >	Relu 演算の修正された線形勾配を計算します。
繰り返しデータセット	`input_dataset` `count` 回の出力を出力するデータセットを作成します。
レプリカID	レプリカID。
ReplicatedInput <T extends TType >	N 個の入力を N ウェイ複製 TPU 計算に接続します。
Reshape <T extends TType >	テンソルを再形成します。
領域のサイズ変更	領域補間を使用して、`images` を `size` にサイズ変更します。
サイズ変更バイキュービック	バイキュービック補間を使用して、`images` を `size` にサイズ変更します。
ResizeBicubicGrad <T extends TNumber >	バイキュービック補間の勾配を計算します。
サイズ変更バイリニア	双一次補間を使用して、`images` を `size` にサイズ変更します。
ResizeBilinearGrad <T extends TNumber >	双一次補間の勾配を計算します。
ResizeNearestNeighbor <T extends TNumber >	最近傍補間を使用して、`images` を `size` にサイズ変更します。
ResizeNearestNeighborGrad <T extends TNumber >	最近傍補間の勾配を計算します。
ResourceAccumulatorNumAccumulated	指定されたアキュムレータに集約された勾配の数を返します。
ResourceAccumulatorTakeGradient <T extends TType >	指定された ConditionalAccumulator の平均勾配を抽出します。
リソース条件付きアキュムレータ	勾配を集約するための条件付きアキュムレータ。
ResourceCountUpTo <T extends TNumber >	「limit」に達するまで「resource」が指す変数をインクリメントします。
ResourceGather <U はTTypeを拡張 >	「インデックス」に従って「リソース」が指す変数からスライスを収集します。
ResourceGatherNd <U はTTypeを拡張 >
RestoreSlice <T extends TType >	チェックポイントファイルからテンソルを復元します。
TPUEmbeddingStochasticGradientDescentパラメータの取得	SGD 埋め込みパラメータを取得します。
逆方向<T extends TType >	テンソルの特定の次元を反転します。
ReverseSequence <T extends TType >	可変長スライスを反転します。
Rfft <U はTTypeを拡張 >	実数値高速フーリエ変換。
Rfft2d <U はTTypeを拡張 >	2D 実数値高速フーリエ変換。
Rfft3d <U はTTypeを拡張 >	3D 実数値高速フーリエ変換。
RgbToHsv <T はTNumberを拡張 >	1 つ以上の画像を RGB から HSV に変換します。
RightShift <T はTNumberを拡張 >	Elementwise は、`x` と `y` のビット単位の右シフトを計算します。
Rint <T extends TNumber >	x に最も近い要素ごとの整数を返します。
RngReadAndSkip	カウンタベースの RNG のカウンタを進めます。
ロール<T はTTypeを拡張 >	テンソルの要素を軸に沿って回転させます。
Round <T extends TType >	テンソルの値を要素ごとに最も近い整数に丸めます。
RPC	RPC リクエストのバッチを実行します。
Rsqrt <T はTTypeを拡張 >	x の平方根の逆数を要素ごとに計算します。
RsqrtGrad <T はTTypeを拡張 >	入力に対する `x` の rsqrt の勾配を計算します。
サンプリングデータセット	別のデータセットの内容のベルヌーイサンプルを取得するデータセットを作成します。
スカラー概要	スカラー値を含む「概要」プロトコルバッファを出力します。
スケールと翻訳
ScaleAndTranslateGrad <T はTNumberを拡張 >
scatteradd <t ttype >を拡張します	スパースアップデートを変数参照に追加します。
scatterdiv <t extends ttype >	変数参照をスパース更新によって分割します。
scattermax <tはtnumber >を拡張します	「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はtnumber >を拡張します	「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伸長ttype >	スパース更新を変数参照に乗算します。
scatternd <uはttype >を拡張します	「インデックス」に従って「更新」を新しいテンソルに分散させます。
scatterndadd <t ttype >を拡張します	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 ttype >を拡張します	要素ごとの最大値を計算します。
scatterndmin <t ttype >を拡張します	要素ごとの最小値を計算します。
scatterndnonaliasingadd <t ttype >	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 ttype >を拡張します	スパース減算を変数内の個々の値またはスライスに適用します。
scatterndupdate <t ttype >を拡張します	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 extends ttype >	スパースアップデートを変数参照に減算します。
scatterUpdate <t ttype >を拡張します	スパース更新を変数参照に適用します。
sdcafprint	入力文字列の指紋を計算します。
segmentmax <tはtnumber >を拡張します	テンソルのセグメントに沿った最大値を計算します。
segmentmean <tはttype >を拡張します	テンソルのセグメントに沿った平均を計算します。
segmentmin <tはtnumber >を拡張します	テンソルのセグメントに沿った最小値を計算します。
segmentProd <tはttype >を拡張します	テンソルのセグメントに沿って製品を計算します。
segmentsum <t ttype >を拡張します	テンソルのセグメントに沿った合計を計算します。
<t extends ttype >を選択します
Selu <T extends TNumber >	スケーリングされた指数線形を計算します: `scale * alpha * (exp(features) - 1)` < 0 の場合、それ以外の場合は `scale * features`。
SeluGrad <T extends TNumber >	スケーリングされた指数線形 (Selu) 演算の勾配を計算します。
serializeiterator	Iteratorを表す与えられた「Resource_Handle」をバリアントテンソルに変換します。
serializemanysparse <uはttype >を拡張します	`n`-minibatch` sparsetensor`を[n、3] `` tensor`オブジェクトにシリアル化します。
serializesparse <uはttype >を拡張します	`sparsetensor`を[3]` tensor`オブジェクトにシリアル化します。
Serializetensor	テンソルをシリアル化されたテンソルプロトプロトに変換します。
SetSize	入力「セット」の最後の次元に沿った一意の要素の数。
SetStatSagGregatordataset
shape <uはtnumber >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。
shardedfilename	シャードされたファイル名を生成します。
shardedfilespec	すべてのシャードファイル名に一致するグローブパターンを生成します。
シェルディング<t ttype >	指定されたシェード属性に基づいて入力を削減するOP。
Shortdensendarray
Shortndarray	ショートパンツの`NdArray` 。
shuffleandrepeatdataset
shuffledataset
シグモイド<tはttype >を伸ばします	「x」の要素の微細症を計算します。
sigmoidgrad <t ttype >を拡張します	入力に対して「x」のシグモイドの勾配を計算します。
Sign <t ttype >を拡張します	数字の兆候の要素ごとの表示を返します。
sin <tはttype >を拡張します	x の正弦を要素ごとに計算します。
sinh <tはttype >を拡張します	X Xの双曲線サインを要素ごとに計算します。
サイズ<uはtnumber >を拡張します	テンソルのサイズを返します。
データセットをスキップ	「input_dataset」から「カウント」要素をスキップするデータセットを作成します。
sleepdataset
スライス<t ttype >を伸ばします	「input」からスライスを返します。
SlidingWindowDataset	`input_dataset` にスライディングウィンドウを渡すデータセットを作成します。
snapshot <t ttype >を拡張します	入力テンソルのコピーを返します。
sobolsample <tはtnumber >を拡張します	SOBOLシーケンスからポイントを生成します。
ソフトマックス<T extends TNumber >	ソフトマックスのアクティベーションを計算します。
softplus <tはtnumber >を拡張します	softplusを計算： `log（exp（feature） + 1）`。
softplusgrad <t tnumber >を拡張します	SoftPlus 操作の SoftPlus 勾配を計算します。
ソフトサイン<T はTNumberを拡張 >	ソフトサインを計算します: `features / (abs(features) + 1)`。
SoftsignGrad <T はTNumberを拡張 >	ソフトサイン演算のソフトサイン勾配を計算します。
<t拡張ttype >を解く	線形方程式のシステムを解決します。
sort <t ttype >を拡張します	文書化されたXLAソート演算子をラップします https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort。
SpaceToBatch <T extends TType >	T 型の 4 次元テンソルの SpaceToBatch。
spaceTobatchnd <t ttype >を拡張します	タイプTのndテンソル用のspaceTobatch。
SpaceToDepth <T はTTypeを拡張 >	T 型のテンソルの SpaceToDepth。
sparseapplyadadelta <t ttype >	var：変数（）からのものでなければなりません。
Sparseapplyadagrad <t ttype >	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。
sparseapplyadagradda <t ttype >	近位のAdagradスキームに従って、「var」および「Accum」のエントリを更新します。
sparseapplycenteredrmsprop <t ttype >を拡張します	中心RMSPropアルゴリズムに従って「*var」を更新します。
sparseapplyftrl <t ttype >	ftrl-proximalスキームに従って、「*var」の関連するエントリを更新します。
sparseapplymomentum <t ttype >	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。
Sparseapplypromaladagrad <t ttype >	FOBOSアルゴリズムに従って、「var」および「蓄積」のスパースアップデートエントリ。
Sparseapplypromixalgradientdescent <t ttype >	固定学習率を持つFOBOSアルゴリズムとしてのスパースアップデート '*var'。
sparseapplyrmsprop <t ttype >	rmspropアルゴリズムに従って「*var」を更新します。
sparsebincount <uはtnumber >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。
SparseConditionAlaccumulator	まばらな勾配を集約するための条件付きアキュムレータ。
sparsedensecwiseadd <t ttype >	これらの特別なルールを使用して、SparsetEnsorと密なテンソルを加算します。（1）資格がある場合は、スパース側と同じ形状をするために密な側面を放送します。（2）次に、sparsetensorのインデックスが指す密度の高い値のみがCwis添加に関与します。
sparsedensecwisediv <t ttype >	コンポーネントごとに、スパーセンサーを密なテンソルで分割します。
sparesedensecwisemul <t ttype >を拡張します	コンポーネントごとに、スパーセンサーに密なテンソルを掛けます。
Sparsematmul	マトリックス「A」をマトリックス「B」で掛けます。
sparsematrixadd	2 つの CSR 行列、C = アルファ * A + ベータ * B のスパース加算。
sparsematrixmatmul <t ttype >	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	「input」の近似最小次数 (AMD) 順序を計算します。
SparsematrixSoftMax	csrsparsematrixのソフトマックスを計算します。
sparsematrixsoftmaxgrad	SparsematrixSoftMax opの勾配を計算します。
sparsematrixsparsecholesky	「入力」のまばらな胆嚢分解を計算します。
sparsematrixsparsematmul	スパース行列は、2 つの CSR 行列「a」と「b」を乗算します。
SparsematrixTranspose	CSRSparseMatrix の内部 (行列) 次元を転置します。
Sparsematrixzeros	形状「Dense_shape」を備えたAll-Zeros csrsparsematrixを作成します。
Sparsereducemax <t拡張tnumber >	Sparsetensorの寸法にわたって要素の最大を計算します。
Sparsereducesum <t ttype >	Sparsetensorの寸法にわたる要素の合計を計算します。
SparseseMegnmean <tはtnumber >を拡張します	テンソルのまばらなセグメントに沿った平均を計算します。
sparsesegmentmeangrad <t endocs tnumber >	Sparsesementmeanの勾配を計算します。
sparsesegemegmeanwithnumsegments <t extends tnumber >	テンソルのまばらなセグメントに沿った平均を計算します。
sparsegmentsqrtn <t tnumber >	テンソルのスパースセグメントに沿って合計をNのSQRTで割ったものを計算します。
sparsegmentsqrtngrad <t tnumber >	SparsegmentsQrtnの勾配を計算します。
sparsegmentsqrtnwithnumsegments <t tnumber >	テンソルのスパースセグメントに沿って合計をNのSQRTで割ったものを計算します。
sparsegmentsum <t tnumber >	テンソルのまばらなセグメントに沿って合計を計算します。
sparsegmentsumwithnumsegments <t tnumber >	テンソルのまばらなセグメントに沿って合計を計算します。
sparseslicegrad <t ttype >	Sparseslice Opの勾配演算子。
sparsesoftmax <t tnumber >	SoftMaxをバッチND「SparSetEnsor」に適用します。
sparsetensordenseadd <uはttype >を拡張します	「sparsetensor」と密な「テンソル」を加算し、密な「テンソル」を生成します。
sparsetensordensematmul <uはttype >を拡張します	（ランク2の）sparsetensor（a "" a "が密なマトリックス" B "を掛けます。
sparsetensorsliceTaset	sparsetensorを列ごとに要素に分割するデータセットを作成します。
sparsetensortocsrsparsematrix	SparsetEnsorを（おそらくバッチ）CSRSParsematrixに変換します。
sparsetodense <uはttype >を拡張します	スパース表現を密なテンソルに変換します。
Spence <tはtnumber >を拡張します
sqldataset	SQLクエリを実行し、結果セットの行を発するデータセットを作成します。
sqrt <tはttype >を拡張します	x の平方根を要素ごとに計算します。
sqrtgrad <t extends ttype >	`x`のsqrtの勾配を計算します。
sqrtm <t extends ttype >	1つ以上の正方形のマトリックスのマトリックス平方根を計算します。 matmul（sqrtm（a）、sqrtm（a））= a 入力マトリックスは反転可能である必要があります。
正方形<t ttype >を伸ばします	Xの正方形を計算します。要素ごとに。
squaredifference <t ttype >	conj(x - y)(x - y) を要素ごとに返します。
スクイーズ<t ttype >を伸ばします	テンソルの形状からサイズ1の寸法を削除します。
stack <t ttype >を拡張します	`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。
ステージングします	Op は、基になるコンテナ内の要素の数を返します。
statefulrandombinomial <vはtnumber >を拡張します
StatefulStandardnormal <uはttype >を拡張します	正規分布からランダムな値を出力します。
statefultruncatednormal <uはttype >を拡張します	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はttype >を拡張します	均一な分布からランダム値を出力します。
statefuluniformfullint <uはttype >を拡張します	一様分布からランダムな整数を出力します。
statefuluniformint <uはttype >を拡張します	一様分布からランダムな整数を出力します。
statelessMultinomial <vはtnumber >を拡張します	多項分布からサンプルを描画します。
statolessparametarizedTruncatednormal <v extends tnumber >
StatelessRandombinomial <wはtnumber >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。
statelessrandomgamma <vはtnumber >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。
statelessrandomnormal <vはtnumber >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。
statelessrandomnormalv2 <uはtnumber >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はtnumber >を拡張します	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。
statelessrandomuniform <vはtnumber >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。
statellessrandomuniformfullint <v extends tnumber >	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 extends tnumber >	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。
statelessrandomuniformint <v extends tnumber >	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 extends tnumber >	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。
statelessrandomuniformv2 <uはtnumber >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。
statelesstruncatednormal <v extends tnumber >	切り捨てられた正規分布から決定論的な擬似乱数値を出力します。
statelesstruncatednormalv2 <u extends tnumber >	切り捨てられた正規分布から決定論的な擬似乱数値を出力します。
StaticRegexfullMatch	入力が正規表現パターンと一致するかどうかを確認します。
statecregexreplace	入力のパターンの一致を書き換えに置き換えます。
statsaggregatorhandle
statsaggregatorsummary	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要約を作成します。
stopgradient <t extends ttype >	勾配計算を停止します。
stridedslice <t ttype >	「入力」から伸びたスライスを返します。
stridedsliceassign <t extends ttype >	`value` を `ref` のスライスされた左辺値参照に代入します。
stridedslicegrad <u extends ttype >	「stridedslice」の勾配を返します。
文字列形式	テンソルのリストを使用して、文字列テンプレートをフォーマットします。
stringlength	「input」の文字列の長さ。
ストリップ	テンソルからのリードおよびトレーリングホワイトスペースをストリップします。
sub <t ttype >を拡張します	x -y要素ごとに返します。
基質	文字列の「テンソル」からサブストリングを返します。
sum <t ttype >を拡張します	テンソルの次元にわたる要素の合計を計算します。
summarywriter
TBfloat16	Brain 16 ビット float テンソル型。
Tブール	ブールテンソル型。
TFloat16	IEEE-754 半精度 16 ビット float テンソル型。
TFloat32	IEEE-754 単精度 32 ビット float テンソル型。
TFloat64	IEEE-754 倍精度 64 ビット float テンソル型。
Tフローティング	すべての浮動小数点テンソルに共通のインターフェイス。
TInt32	32 ビットの符号付き整数テンソル型。
TInt64	64 ビットの符号付き整数テンソル型。
Tインテグラル	すべての整数値テンソルに共通のインターフェイス。
T番号	すべての数値テンソルに共通のインターフェイス。
tpucompilationResult	TPU コンパイルの結果を返します。
tpuembeddingIctivations	TPU 埋め込みの差別化を可能にするオペレーション。
tpureplicatedInput <t ttype >を拡張します	n入力をN-way Replaged TPU計算に接続します。
tstring	文字列タイプ。
Tタイプ	すべての型付きテンソルに共通のインターフェイス。
TUint8	8 ビット符号なし整数テンソル型。
TakeDataset	「input_dataset」から「カウント」要素を含むデータセットを作成します。
tan <tはttype >を拡張します	Xの要素ごとにTANを計算します。
tanh <tはttype >を拡張します	`x`要素のように双曲線の接線を計算します。
tanhgrad <tはttype >を拡張します	`x`のタンの勾配を計算します。
一時的な可変<t拡張ttype >	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。
テンソル	静的にタイプされた多次元アレイ。
TENSORARRAYGATHER <T拡張TTYPE >	テンソラレイから出力「値」に特定の要素を収集します。
TensorArrayPack <T拡張TType >
TensorArrayread <t ttype >を拡張します	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 にプッシュします。
Tensordataset	「コンポーネント」をテンソルのタプルとして1回放出するデータセットを作成します。
tensordiag <t ttype >を拡張します	特定の対角線値を持つ対角線テンソルを返します。
tensordiagpart <t extends ttype >	テンソルの対角線部分を返します。
tensorforesttreeisInitializedop	ツリーが初期化されているかどうかを確認します。
tensorforesttreepredict	指定された入力データのロジットを出力します
tensorforesttreeresourcehandleop	Tensorforesttreeresourceのハンドルを作成します
tensorforesttreeSerialize	ツリーハンドルをプロトにシリアル化します
tensorforestTreeSize	ツリー内のノードの数を取得します
TensorlistConcatlists
Tensorlistelementshape <t拡張tnumber >	テンソルとして、指定されたリストの要素の形状。
Tensorlistfromtensor	スタックされたときに `tensor` の値を持つ TensorList を作成します。
tensorlistgather <t ttype >	TensorList にインデックスを付けて Tensor を作成します。
tensorlistgetitem <t ttype >
TensorListlength	入力テンソルリストのテンソルの数を返します。
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。
TENSORLISSTITITEM
Tensorlistsplit	テンソルをリストに分割します。
TensorListStack <t ttype >	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 extends ttype >	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 ttype >	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。
tensorscatterndadd <t ttype >	「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。
tensorscatterndmax <t ttype >
tensorscatterndmin <t ttype >
tensorscatterndsub <t ttype >を拡張します	「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。
tensorscatterndupdate <t ttype >	「インデックス」に従って既存のテンソルに「更新」を分散します。
TensorSliceDataset	「コンポーネント」の各dim-0スライスを放出するデータセットを1回作成します。
TensorStridedSliceUpdate <t ttype >	`value` を `input` のスライスされた左辺値参照に代入します。
Tensorsummary	テンソルとプラグインごとのデータを含む「概要」プロトコルバッファを出力します。
TextLineDataset	1つ以上のテキストファイルの行を発するデータセットを作成します。
TextLineReader	「\ n」で区切られたファイルの行を出力する読者。
tfrecorddataset	1 つ以上の TFRecord ファイルからレコードを出力するデータセットを作成します。
TFrecordReader	Tensorflow Recordsファイルからレコードを出力する読者。
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。
tile <tはttype >を伸ばします	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。
Tilegrad <Tはttype >を拡張します	「タイル」の勾配を返します。
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。
Tohashbucket	入力テンソル内の各文字列を多数のバケットでハッシュmodに変換します。
tohashbucketfast	入力テンソル内の各文字列を多数のバケットでハッシュmodに変換します。
tohashbuckettrong	入力テンソル内の各文字列を多数のバケットでハッシュmodに変換します。
tonumber <tはtnumber >を拡張します	入力テンソル内の各文字列を指定された数値タイプに変換します。
ttype >を拡張する<tを転置します	順列によるxのシャッフル寸法。
TriangularSolve <tはttype >を拡張します	逆立施設によって上または下の三角形マトリックスを持つ線形方程式のシステムを解決します。
tridiagonalmatmul <t ttype >	三分角行列で製品を計算します。
ttyagonalsolve <t ttype >を拡張します	方程式の三分角系を解決します。
ttype > extends ttype >	整数タイプのX / Y要素ごとに返品します。
truncatemod <t extends tnumber >	要素ごとの分割の残りを返します。
truncatednormal <uはtnumber >を拡張します	切り捨てられた正規分布からランダム値を出力します。
UNBATCH <T拡張TTYPE >	単一の出力テンソルのバッチの動作を逆転させます。
unbatchdataset	入力の要素を複数の要素に分割するデータセット。
Unbatchgrad <T拡張TType >	バッチの勾配。
unicodeencode	int のテンソルを Unicode 文字列にエンコードします。
unicodeScript	Unicode Integerコードポイントの特定のテンソルのスクリプトコードを決定します。
UnicodetransCode	ソースエンコードから宛先エンコードに入力テキストをトランスコードします。
Uniquedataset	「input_dataset」の一意の要素を含むデータセットを作成します。
uravelindex <t endocs tnumber >	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	「segment_ids」に基づいて「入力」の要素に結合します。
unsortedsegmentmax <tはtnumber >を拡張します	テンソルのセグメントに沿った最大値を計算します。
unsortedsegmentmin <tはtnumber >を拡張します	テンソルのセグメントに沿った最小値を計算します。
unsortedsegmentprod <t ttype >を拡張します	テンソルのセグメントに沿って製品を計算します。
unsortedsegmentsum <t ttype >を拡張します	テンソルのセグメントに沿った合計を計算します。
unwrapdatasetvariant
アッパー	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。
upperbound <uはtnumber >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。
変数<t ttype >を拡張します	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 tnumber >	「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。
Wholefilereader	ファイルの内容全体を値として出力するリーダー。
WindowDataset	入力要素を（巣の）windowsのデータセットに組み合わせます。
workerheartbeat	ワーカーハートビートop。
wrapdatasetvariant
xdivy <t ttype >を拡張します	x == 0の場合は0、それ以外の場合はx / y、elementwiseを返します。
xlarecvfromhost <t ttype >	ホストからテンソルを受信するOP。
xlasetbound	XLAコンパイラへのヒントとして、指定された入力値のバインドを設定し、同じ値を返します。
xlaspmdfulltoshardshape <t ttype >	XLA SPMD Partitionerが自動パーティションを切り替えるために使用するOP 手動分割。
xlaspmdshardtofullshape <t ttype >	XLA SPMD パーティショナーによって手動パーティショニングから自動パーティショニング。
xlog1py <t ttype >を拡張します	x == 0の場合は0、x * log1p（y）それ以外の場合は、elementwiseを返します。
xlogy <t extends ttype >	x == 0の場合は0、x * log（y）それ以外の場合はelementWiseを返します。
Zeros <t拡張ttype >	「dims」によって与えられる形状のゼロで定数を作成するオペレーター。
Zeroslike <t ttype >を拡張します	xと同じ形状とタイプのゼロのテンソルを返します。
zeta <tはtnumber >を拡張します	Hurwitz Zeta関数\\(\zeta(x, q)\\)を計算します。
zipdataset	「input_datasets」をzipsするデータセットを作成します。
erfinv <tはtnumber >を拡張します

特定のShapeのデータコンテナ。

パブリックメソッド

抽象整数	ランク（）
抽象的な形	形（）
抽象的な長い	サイズ（）このコンテナの合計サイズを値の数で計算して返します。

パブリックメソッド

パブリックアブストラクトintランク（）

戻り値

このコンテナのランク

パブリックアブストラクトシェイプ形状（）

戻り値

この容器の形状

パブリックアブストラクトロングサイズ（）

このコンテナの合計サイズを値の数で計算して返します。

たとえば、3x3x2マトリックスが与えられた場合、返品値は18になります。

戻り値

この要素の値の数

Shaped

パブリックメソッド

パブリックメソッド

パブリックアブストラクトintランク（）

戻り値

パブリックアブストラクトシェイプ形状（）

戻り値

パブリックアブストラクトロングサイズ（ ）

戻り値

パブリックアブストラクトロングサイズ（）