TensorFlow C ++リファレンス

array_ops

メンバー
tensorflow :: ops :: BatchToSpace	タイプTの4DテンソルのBatchToSpace 。
tensorflow :: ops :: BatchToSpaceND	タイプTのNDテンソルのBatchToSpace 。
tensorflow :: ops :: Bitcast	データをコピーせずに、あるタイプから別のタイプにテンソルをビットキャストします。
tensorflow :: ops :: BroadcastDynamicShape	ブロードキャストでs0ops1の形状を返します。
tensorflow :: ops :: BroadcastTo	互換性のある形状の配列をブロードキャストします。
tensorflow :: ops :: CheckNumerics	NaN値とInf値のテンソルをチェックします。
tensorflow :: ops :: Concat	1次元に沿ってテンソルを連結します。
tensorflow :: ops :: ConjugateTranspose	順列に従ってxの次元をシャッフルし、結果を共役します。
tensorflow :: ops :: DebugGradientIdentity	勾配デバッグ用のID操作。
tensorflow :: ops :: DebugGradientRefIdentity	勾配デバッグ用のID操作。
tensorflow :: ops :: DeepCopy	`x`コピーを作成します。
tensorflow :: ops :: DeepthToSpace	タイプTのテンソルのDepthToSpace 。
tensorflow :: ops :: Dequantize	'入力'テンソルをfloatテンソルに非量子化します。
tensorflow :: ops :: Diag	指定された対角値を持つ対角テンソルを返します。
tensorflow :: ops :: DiagPart	テンソルの対角部分を返します。
tensorflow :: ops :: EditDistance	（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。
tensorflow :: ops :: Empty	指定された形状のテンソルを作成します。
tensorflow :: ops :: EnsureShape	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。
tensorflow :: ops :: ExpandDims	テンソルの形状に1の次元を挿入します。
tensorflow :: ops :: ExtractImagePatches	`images`から`patches`を抽出し、それらを「深度」出力ディメンションに配置します。
tensorflow :: ops :: ExtractVolumePatches	`input`から`patches`を抽出し、それらを「深度」出力ディメンションに配置します。
tensorflow :: ops :: FakeQuantWithMinMaxArgs	偽-'入力'テンソルを量子化し、floatを同じタイプの '出力'テンソルに入力します。
tensorflow :: ops :: FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	FakeQuantWithMinMaxArgs操作の勾配を計算します。
tensorflow :: ops :: FakeQuantWithMinMaxVars	グローバルfloatスカラー`min`介してfloat型の「入力」テンソルを偽量子化する
tensorflow :: ops :: FakeQuantWithMinMaxVarsGradient	FakeQuantWithMinMaxVars操作の勾配を計算します。
tensorflow :: ops :: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	偽-float型の「入力」テンソルと形状の1つを量子化します： `[d]` 、。
tensorflow :: ops :: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient	FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel操作の勾配を計算します。
tensorflow :: ops :: Fill	スカラー値で満たされたテンソルを作成します。
tensorflow :: ops :: Fingerprint	フィンガープリント値を生成します。
tensorflow :: ops :: Gather	収集からスライスを`params`に従って`indices` 。
tensorflow :: ops :: GatherNd	`params`から`indices`指定された形状のTensorにスライスを収集し`indices` 。
tensorflow :: ops :: GatherV2	`indices`に従って`params`軸`axis`からスライスを収集し`indices` 。
tensorflow :: ops :: GuaranteeConst	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。
tensorflow :: ops :: Identity	入力テンソルまたは値と同じ形状と内容のテンソルを返します。
tensorflow :: OPS :: IdentityN	入力と同じ形状と内容のテンソルのリストを返します。
tensorflow :: ops :: ImmutableConst	メモリ領域から不変のテンソルを返します。
tensorflow :: ops :: InplaceAdd	xの指定された行にvを追加します。
tensorflow :: ops :: InplaceSub	`x`指定された行に`v`を減算します。
tensorflow :: ops :: InplaceUpdate	指定された行を`v`値で更新します。
tensorflow :: ops :: InvertPermutation	テンソルの逆順列を計算します。
tensorflow :: ops :: MatrixBandPart	各最も内側の行列の中央バンドの外側にあるすべてを設定するテンソルをコピーします。
tensorflow :: ops :: MatrixDiag	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。
tensorflow :: ops :: MatrixDiagPart	バッチテンソルのバッチ対角部分を返します。
tensorflow :: ops :: MatrixDiagPartV2	バッチテンソルのバッチ対角部分を返します。
tensorflow :: ops :: MatrixDiagV2	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。
tensorflow :: ops :: MatrixSetDiag	新しいバッチ対角値を持つバッチ行列テンソルを返します。
tensorflow :: ops :: MatrixSetDiagV2	新しいバッチ対角値を持つバッチ行列テンソルを返します。
tensorflow :: ops :: MirrorPad	ミラーリングされた値でテンソルを埋めます。
tensorflow :: ops :: OneHot	ワンホットテンソルを返します。
tensorflow :: ops :: OnesLike	xと同じ形状と型のテンソルを返します。
tensorflow :: ops :: Pad	テンソルにゼロを埋め込みます。
tensorflow :: ops :: PadV2	テンソルを埋めます。
tensorflow :: ops :: ParallelConcat	最初の次元に沿って`N`テンソルのリストを連結します。
tensorflow :: ops :: Placeholder	計算に入力される値のプレースホルダーop。
tensorflow :: ops :: PlaceholderWithDefault	出力が供給されていないときに`input`を通過するプレースホルダーop。
tensorflow :: ops :: PreventGradient	勾配が要求された場合にエラーをトリガーするID操作。
tensorflow :: ops :: QuantizeAndDequantizeV2	次に、テンソルを量子化し、非量子化します。
tensorflow :: ops :: QuantizeAndDequantizeV3	次に、テンソルを量子化し、非量子化します。
tensorflow :: ops :: QuantizeV2	タイプfloatの「入力」テンソルをタイプ「T」の「出力」テンソルに量子化します。
tensorflow :: ops :: QuantizedConcat	量子化されたテンソルを1つの次元に沿って連結します。
tensorflow :: ops :: QuantizedInstanceNorm	量子化されたインスタンスの正規化。
tensorflow :: ops :: SetDiff1D	数値または文字列の2つのリスト間の差を計算します。
tensorflow :: ops :: Stack	`N`ランク`R`テンソルのリストを1つのランク- `(R+1)`テンソルにパックします。
tensorflow :: ops :: Where	Reshape opに従って、量子化されたテンソルを再形成します。
tensorflow :: ops :: ZerosLike	xと同じ形状と型のゼロのテンソルを返します。

Candidate_sampling_ops

メンバー
tensorflow :: ops :: AllCandidateSampler	学習したユニグラム分布を使用して、候補サンプリングのラベルを生成します。
tensorflow :: ops :: ComputeAccidentalHits	true_labelsに一致するsampled_candidatesの位置のIDを計算します。
tensorflow :: ops :: FixedUnigramCandidateSampler	学習したユニグラム分布を使用して、候補サンプリングのラベルを生成します。
tensorflow :: ops :: LearnedUnigramCandidateSampler	学習したユニグラム分布を使用して、候補サンプリングのラベルを生成します。
tensorflow :: ops :: LogUniformCandidateSampler	対数均一分布の候補サンプリング用のラベルを生成します。
tensorflow :: ops :: UniformCandidateSampler	一様分布の候補サンプリング用のラベルを生成します。

control_flow_ops

メンバー
tensorflow :: ops :: Abort	呼び出されたときにプロセスを中止するには、例外を発生させます。
tensorflow :: ops :: ControlTrigger	何もしません。
tensorflow :: ops :: LoopCond	入力を出力に転送します。
tensorflow :: ops :: Merge	利用可能なテンソルの値を`inputs`から`output` `inputs`し`output` 。
tensorflow :: ops :: NextIteration	その入力を次の反復で使用できるようにします。
tensorflow :: ops :: RefNextIteration	その入力を次の反復で使用できるようにします。
tensorflow :: ops :: RefSelect	`inputs` `index`番目の要素を`output`に`inputs`し`output` 。
tensorflow :: ops :: RefSwitch	`pred`によって決定された出力ポートに参照テンソル`data`を`data`します。
tensorflow :: ops :: Switch	`pred`によって決定された出力ポートに`data`を`data`します。

芯

メンバー
tensorflow :: ClientSession	`ClientSession`オブジェクトを使用すると、呼び出し元はC ++ APIで作成されたTensorFlowグラフの評価を実行できます。
tensorflow :: Input	オペランドとして使用することができるテンソル値表す動作。
tensorflow :: InputList	テンソルのリストを必要とするopsへの入力を表すためのタイプ。
tensorflow :: Operation	計算グラフのノードを表します。
tensorflow :: Output	操作によって生成されたテンソル値を表します。
tensorflow :: Scope	`Scope`オブジェクトは、共通名のプレフィックスなど、同じプロパティを持つ関連するTensorFlow操作のセットを表します。
tensorflow :: Status	Tensorflowでの呼び出しの成功または失敗を示します。
tensorflow :: TensorBuffer

data_flow_ops

メンバー
tensorflow :: ops :: AccumulatorApplyGradient	特定のアキュムレータにグラデーションを適用します。
tensorflow :: ops :: AccumulatorNumAccumulated	指定されたアキュムレータに集約されたグラデーションの数を返します。
tensorflow :: ops :: AccumulatorSetGlobalStep	global_stepの新しい値でアキュムレータを更新します。
tensorflow :: ops :: AccumulatorTakeGradient	指定されたConditionalAccumulatorの平均勾配を抽出します。
tensorflow :: ops :: Barrier	さまざまなグラフの実行にわたって持続するバリアを定義します。
tensorflow :: ops :: BarrierClose	指定されたバリアを閉じます。
tensorflow :: ops :: BarrierIncompleteSize	指定されたバリア内の不完全な要素の数を計算します。
tensorflow :: ops :: BarrierInsertMany	キーごとに、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。
tensorflow :: ops :: BarrierReadySize	指定されたバリア内の完全な要素の数を計算します。
tensorflow :: ops :: BarrierTakeMany	バリアから指定された数の完成した要素を取得します。
tensorflow :: ops :: ConditionalAccumulator	勾配を集約するための条件付きアキュムレータ。
tensorflow :: ops :: DeleteSessionTensor	セッションでハンドルによって指定されたテンソルを削除します。
tensorflow :: ops :: DynamicPartition	パーティションの`data`に`num_partitions`からインデックスを使用してテンソル`partitions` 。
tensorflow :: ops :: DynamicStitch	`data`テンソルからの値を単一のテンソルにインターリーブします。
tensorflow :: ops :: FIFOQueue	先入れ先出しの順序で要素を生成するキュー。
tensorflow :: ops :: GetSessionHandle	入力テンソルを現在のセッションの状態で保存します。
tensorflow :: ops :: GetSessionHandleV2	入力テンソルを現在のセッションの状態で保存します。
tensorflow :: ops :: GetSessionTensor	ハンドルで指定されたテンソルの値を取得します。
tensorflow :: ops :: MapClear	Opは、基になるコンテナ内のすべての要素を削除します。
tensorflow :: ops :: MapIncompleteSize	Opは、基になるコンテナ内の不完全な要素の数を返します。
tensorflow :: ops :: MapPeek	Opは、指定されたキーの値を確認します。
tensorflow :: ops :: MapSize	Opは、基になるコンテナ内の要素の数を返します。
tensorflow :: ops :: MapStage	ハッシュテーブルのように動作する基になるコンテナのステージ（キー、値）。
tensorflow :: ops :: MapUnstage	Opは、キーに関連付けられた値を削除して返します。
tensorflow :: ops :: MapUnstageNoKey	Opはランダム（キー、値）を削除して返します
tensorflow :: ops :: OrderedMapClear	Opは、基になるコンテナ内のすべての要素を削除します。
tensorflow :: ops :: OrderedMapIncompleteSize	Opは、基になるコンテナ内の不完全な要素の数を返します。
tensorflow :: ops :: OrderedMapPeek	Opは、指定されたキーの値を確認します。
tensorflow :: ops :: OrderedMapSize	Opは、基になるコンテナ内の要素の数を返します。
tensorflow :: ops :: OrderedMapStage	順序付けられたように動作する、基になるコンテナのステージ（キー、値）。
tensorflow :: ops :: OrderedMapUnstage	Opは、キーに関連付けられた値を削除して返します。
tensorflow :: ops :: OrderedMapUnstageNoKey	Opは、最小の（key、value）要素を削除して返します。
tensorflow :: ops :: PadddingFIFOQueue	先入れ先出しの順序で要素を生成するキュー。
tensorflow :: ops :: ParallelDynamicStitch	`data`テンソルからの値を単一のテンソルにインターリーブします。
tensorflow :: ops :: PriorityQueue	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。
tensorflow :: ops :: QueueClose	指定されたキューを閉じます。
tensorflow :: ops :: QueueDequeue	指定されたキューから1つ以上のテンソルのタプルをデキューします。
tensorflow :: ops :: QueueDequeueMany	指定されたキューから1つ以上のテンソルの`n`タプルをデキューします。
tensorflow :: ops :: QueueDequeueUpTo	指定されたキューから1つ以上のテンソルの`n`タプルをデキューします。
tensorflow :: ops :: QueueEnqueue	指定されたキューに1つ以上のテンソルのタプルをエンキューします。
tensorflow :: ops :: QueueEnqueueMany	指定されたキューに1つ以上のテンソルの0個以上のタプルをエンキューします。
tensorflow :: ops :: QueueIsClosed	キューが閉じている場合はtrueを返します。
tensorflow :: ops :: QueueIsClosedV2	キューが閉じている場合はtrueを返します。
tensorflow :: ops :: QueueSize	指定されたキュー内の要素の数を計算します。
tensorflow :: ops :: RandomShuffleQueue	要素の順序をランダム化するキュー。
tensorflow :: ops :: RecordInput	ランダム化されたレコードを発行します。
tensorflow :: ops :: SparseAccumulatorApplyGradient	指定されたアキュムレータにスパース勾配を適用します。
tensorflow :: ops :: SparseAccumulatorTakeGradient	SparseConditionalAccumulatorで平均スパース勾配を抽出します。
tensorflow :: ops :: SparseConditionalAccumulator	スパース勾配を集約するための条件付きアキュムレータ。
tensorflow :: ops :: Stage	軽量エンキューと同様のステージ値。
tensorflow :: ops :: StageClear	Opは、基になるコンテナ内のすべての要素を削除します。
tensorflow :: ops :: StagePeek	Opは、指定されたインデックスの値を確認します。
tensorflow :: OPS :: StageSize	Opは、基になるコンテナ内の要素の数を返します。
tensorflow :: ops :: TensorArray	指定されたサイズのテンソルの配列。
tensorflow :: ops :: TensorArrayClose	TensorArrayをリソースコンテナから削除します。
tensorflow :: ops :: TensorArrayConcat	連結の要素TensorArray値に`value` 。
tensorflow :: ops :: TensorArrayGather	収集から特定の要素TensorArray出力に`value` 。
tensorflow :: ops :: TensorArrayGrad	指定されたハンドルに値の勾配を格納するためのTensorArrayを作成します。
tensorflow :: ops :: TensorArrayGradWithShape	指定されたハンドルに値の複数のグラデーションを格納するためのTensorArrayを作成します。
tensorflow :: ops :: TensorArrayRead	TensorArrayから出力`value`要素を読み込み`value` 。
tensorflow :: ops :: TensorArrayScatter	入力値から特定のTensorArray要素にデータを分散させます。
tensorflow :: ops :: TensorArraySize	TensorArrayの現在のサイズを取得します。
tensorflow :: ops :: TensorArraySplit	入力値からのデータをTensorArray要素に分割します。
tensorflow :: ops :: TensorArrayWrite	要素をtensor_arrayにプッシュします。
tensorflow :: OPS :: Unstage	Opは、軽量のデキューに似ています。

image_ops

メンバー
tensorflow :: ops :: AdjustContrast	1つまたは複数の画像のコントラストを調整します。
tensorflow :: ops :: AdjustHue	1つまたは複数の画像の色相を調整します。
tensorflow :: ops :: AdjustSaturation	1つまたは複数の画像の彩度を調整します。
tensorflow :: ops :: CombinedNonMaxSuppression	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。
tensorflow :: ops :: CropAndResize	入力画像テンソルから切り抜きを抽出し、サイズを変更します。
tensorflow :: ops :: CropAndResizeGradBoxes	入力ボックステンソルに対するcrop_and_resize操作の勾配を計算します。
tensorflow :: ops :: CropAndResizeGradImage	入力画像テンソルに対するcrop_and_resize操作の勾配を計算します。
tensorflow :: ops :: DecodeAndCropJpeg	JPEGでエンコードされた画像をuint8テンソルにデコードしてトリミングします。
tensorflow :: ops :: DecodeBmp	BMPでエンコードされた画像の最初のフレームをuint8テンソルにデコードします。
tensorflow :: OPS :: DecodeGif	GIFで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。
tensorflow :: ops :: DecodeJpeg	JPEGでエンコードされた画像をuint8テンソルにデコードします。
tensorflow :: ops :: DecodePng	PNGでエンコードされた画像をuint8またはuint16テンソルにデコードします。
tensorflow :: ops :: DrawBoundingBoxes	画像のバッチに境界ボックスを描画します。
tensorflow :: ops :: DrawBoundingBoxesV2	画像のバッチに境界ボックスを描画します。
tensorflow :: ops :: EncodeJpeg	JPEG-画像をエンコードします。
tensorflow :: ops :: 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。
tensorflow :: ops :: EncodePng	PNG-画像をエンコードします。
tensorflow :: ops :: ExtractGlimpse	入力テンソルから垣間見ることができます。
tensorflow :: ops :: ExtractJpegShape	JPEGでエンコードされた画像の形状情報を抽出します。
tensorflow :: ops :: HSVToRGB	1つまたは複数の画像をHSVからRGBに変換します。
tensorflow :: ops :: NonMaxSuppression	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。
tensorflow :: ops :: NonMaxSuppressionV2	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。
tensorflow :: ops :: NonMaxSuppressionV3	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。
tensorflow :: ops :: NonMaxSuppressionV4	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。
tensorflow :: ops :: NonMaxSuppressionV5	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。
tensorflow :: ops :: NonMaxSuppressionWithOverlaps	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。
tensorflow :: ops :: QuantizedResizeBilinear	量子化双一次内挿を使用して、量子化された`images` `size`をサイズ変更します。
tensorflow :: ops :: RGBToHSV	1つまたは複数の画像をRGBからHSVに変換します。
tensorflow :: ops :: ResizeArea	エリア補間を使用して、 `images` `size`をサイズに変更し`images` 。
tensorflow :: ops :: ResizeBicubic	バイキュービック補間を使用して、 `images` `size`をサイズ変更し`images` 。
tensorflow :: ops :: ResizeBilinear	バイリニア補間を使用して、 `images` `size`をサイズに変更し`images` 。
tensorflow :: ops :: ResizeNearestNeighbor	最近隣内挿法を使用して、 `images` `size`をサイズ変更し`images` 。
tensorflow :: ops :: SampleDistortedBoundingBox	画像に対してランダムに歪んだ単一の境界ボックスを生成します。
tensorflow :: ops :: SampleDistortedBoundingBoxV2	画像に対してランダムに歪んだ単一の境界ボックスを生成します。
tensorflow :: ops :: ScaleAndTranslate	TODO：ドキュメントを追加します。

io_ops

メンバー
tensorflow :: ops :: FixedLengthRecordReader	ファイルから固定長レコードを出力するリーダー。
tensorflow :: ops :: IdentityReader	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。
tensorflow :: ops :: LMDBReader	LMDBファイルからレコードを出力するリーダー。
tensorflow :: ops :: MatchingFiles	1つ以上のglobパターンに一致するファイルのセットを返します。
tensorflow :: ops :: MergeV2Checkpoints	V2形式固有：シャーディングされたチェックポイントのメタデータファイルをマージします。
tensorflow :: ops :: ReadFile	入力ファイル名の内容全体を読み取って出力します。
tensorflow :: ops :: ReaderNumRecordsProduced	このリーダーが作成したレコードの数を返します。
tensorflow :: ops :: ReaderNumWorkUnitsCompleted	このリーダーが処理を終了したワークユニットの数を返します。
tensorflow :: ops :: ReaderRead	リーダーによって生成された次のレコード（キー、値のペア）を返します。
tensorflow :: ops :: ReaderReadUpTo	リーダーによって生成された最大`num_records` （キー、値）のペアを返します。
tensorflow :: ops :: ReaderReset	リーダーを初期のクリーンな状態に復元します。
tensorflow :: ops :: ReaderRestoreState	リーダーを以前に保存した状態に復元します。
tensorflow :: ops :: ReaderSerializeState	リーダーの状態をエンコードする文字列テンソルを生成します。
tensorflow :: ops :: Restore	チェックポイントファイルからテンソルを復元します。
tensorflow :: ops :: RestoreSlice	チェックポイントファイルからテンソルを復元します。
tensorflow :: ops :: RestoreV2	V2チェックポイントからテンソルを復元します。
tensorflow :: ops :: Save	入力テンソルをディスクに保存します。
tensorflow :: ops :: SaveSlices	入力テンソルスライスをディスクに保存します。
tensorflow :: ops :: SaveV2	テンソルをV2チェックポイント形式で保存します。
tensorflow :: ops :: ShardedFilename	シャーディングされたファイル名を生成します。
tensorflow :: ops :: ShardedFilespec	シャーディングされたすべてのファイル名に一致するグロブパターンを生成します。
tensorflow :: ops :: TFRecordReader	TensorFlowRecordsファイルからレコードを出力するリーダー。
tensorflow :: ops :: TextLineReader	'で区切られたファイルの行を出力するリーダー '。
tensorflow :: ops :: WholeFileReader	ファイルの内容全体を値として出力するリーダー。
tensorflow :: ops :: WriteFile	入力ファイル名のファイルに内容を書き込みます。

logging_ops

メンバー
tensorflow :: ops :: Assert	指定された条件が真であることを表明します。
tensorflow :: ops :: HistogramSummary	ヒストグラム付きの`Summary`プロトコルバッファを出力します。
tensorflow :: ops :: MergeSummary	要約をマージします。
tensorflow :: ops :: Print	テンソルのリストを出力します。
tensorflow :: ops :: PrintV2	文字列スカラーを出力します。
tensorflow :: ops :: ScalarSummary	スカラー値を含む`Summary`プロトコルバッファを出力します。
tensorflow :: ops :: TensorSummary	テンソルを使用して`Summary`プロトコルバッファを出力します。
tensorflow :: ops :: TensorSummaryV2	テンソルとプラグインごとのデータを含む`Summary`プロトコルバッファを出力します。
tensorflow :: ops :: Timestamp	エポックからの時間を秒単位で提供します。

math_ops

メンバー
tensorflow :: ops :: Abs	テンソルの絶対値を計算します。
tensorflow :: ops :: AccumulateNV2	テンソルのリストの要素ごとの合計を返します。
tensorflow :: ops :: Acos	xのacosを要素ごとに計算します。
tensorflow :: ops :: Acosh	xの逆双曲線余弦を要素ごとに計算します。
tensorflow :: ops :: Add	x + yを要素ごとに返します。
tensorflow :: ops :: AddN	すべての入力テンソルを要素ごとに追加します。
tensorflow :: ops :: AddV2	x + yを要素ごとに返します。
tensorflow :: ops :: All	テンソルの次元全体で要素の「論理積」を計算します。
tensorflow :: ops :: Angle	複素数の引数を返します。
tensorflow :: ops :: Any	テンソルの次元全体で要素の「論理的または」を計算します。
tensorflow :: ops :: ApproximateEqual	abs（xy）<許容値の真理値を要素ごとに返します。
tensorflow :: ops :: ArgMax	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。
tensorflow :: ops :: ArgMin	テンソルの次元全体で最小値のインデックスを返します。
tensorflow :: ops :: Asin	xの三角関数の逆正弦を要素ごとに計算します。
tensorflow :: ops :: Asinh	xの逆双曲線正弦を要素ごとに計算します。
tensorflow :: ops :: Atan	xの三角法の逆正接を要素ごとに計算します。
tensorflow :: ops :: Atan2	引数の符号を尊重して、要素ごとに`y/x`逆正接を計算します。
tensorflow :: ops :: Atanh	xの逆双曲線正接を要素ごとに計算します。
tensorflow :: ops :: BatchMatMul	2つのテンソルのスライスをバッチで乗算します。
tensorflow :: ops :: BatchMatMulV2	2つのテンソルのスライスをバッチで乗算します。
tensorflow :: OPS :: BesselI0e	ベッセルi0e機能計算`x`要素単位を。
tensorflow :: ops :: BesselI1e	ベッセルi1e機能計算`x`要素単位を。
tensorflow :: ops :: Betainc	正則化された不完全ベータ積分\(I_x(a, b)\)を計算します。
tensorflow :: ops :: Bincount	整数配列の各値の出現回数をカウントします。
tensorflow :: OPS :: Bucketize	「境界」に基づいて「入力」をバケット化します。
tensorflow :: ops :: Cast	キャストDSTTのYに型SRCTのX。
tensorflow :: ops :: Ceil	x以上の要素ごとの最小整数を返します。
tensorflow :: ops :: ClipByValue	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。
tensorflow :: ops :: CompareAndBitpack	`input`値を`threshold`と比較し、結果のビットを`uint8`パックし`uint8` 。
tensorflow :: ops :: Complex	2つの実数を複素数に変換します。
tensorflow :: ops :: ComplexAbs	テンソルの複素絶対値を計算します。
tensorflow :: ops :: Conj	複素数の複素共役を返します。
tensorflow :: ops :: Cos	xのcosを要素ごとに計算します。
tensorflow :: ops :: Cosh	xの双曲線余弦を要素ごとに計算します。
tensorflow :: ops :: Cross	ペアワイズ外積を計算します。
tensorflow :: ops :: Cumprod	`axis`沿ったテンソル`x`累積積を計算し`axis` 。
tensorflow :: ops :: Cumsum	`axis`沿ったテンソル`x`累積合計を計算し`axis` 。
tensorflow :: ops :: Digamma	Lgammaの導関数であるPsi （の絶対値の対数）を計算します。
tensorflow :: ops :: Div	x / yを要素ごとに返します。
tensorflow :: ops :: DivNoNan	分母がゼロの場合は0を返します。
tensorflow :: ops :: Equal	（x == y）の真理値を要素ごとに返します。
tensorflow :: ops :: Erf	ガウス誤差関数計算`x`要素単位を。
tensorflow :: ops :: Erfc	相補誤差関数計算`x`要素単位を。
tensorflow :: ops :: EuclidanNorm	テンソルの次元全体で要素のユークリッドノルムを計算します。
tensorflow :: ops :: Exp	xの指数を要素ごとに計算します。
tensorflow :: ops :: Expm1	`exp(x) - 1`要素ごとに計算します。
tensorflow :: ops :: Floor	x以下の要素ごとの最大整数を返します。
tensorflow :: ops :: FloorDiv	x // yを要素ごとに返します。
tensorflow :: ops :: FloorMod	除算の要素ごとの余りを返します。
tensorflow :: ops :: Greater	（x> y）の真理値を要素ごとに返します。
tensorflow :: ops :: GreaterEqual	（x> = y）の真理値を要素ごとに返します。
tensorflow :: ops :: HistogramFixedWidth	値のヒストグラムを返します。
tensorflow :: ops :: Igamma	正規化された不完全なガンマ関数`P(a, x)`計算します。
tensorflow :: ops :: Igammac	上位の正規化された不完全ガンマ関数`Q(a, x)`計算します。
tensorflow :: ops :: Imag	複素数の虚数部を返します。
tensorflow :: ops :: Inv	xの逆数を要素ごとに計算します。
tensorflow :: ops :: IsFinite	xのどの要素が有限であるかを返します。
tensorflow :: ops :: IsInf	xのどの要素がInfであるかを返します。
tensorflow :: ops :: IsNan	xのどの要素がNaNであるかを返します。
tensorflow :: ops :: Less	（x <y）の真理値を要素ごとに返します。
tensorflow :: ops :: LessEqual	（x <= y）の真理値を要素ごとに返します。
tensorflow :: ops :: Lgamma	`Gamma(x)`絶対値の対数を要素ごとに計算します。
tensorflow :: ops :: LinSpace	間隔で値を生成します。
tensorflow :: ops :: Log	xの自然対数を要素ごとに計算します。
tensorflow :: ops :: Log1p	（1 + x）の自然対数を要素ごとに計算します。
tensorflow :: ops :: LogicalAnd	x ANDyの真理値を要素ごとに返します。
tensorflow :: ops :: LogicalNot	NOTxの真理値を要素ごとに返します。
tensorflow :: ops :: LogicalOr	xまたはyの真理値を要素ごとに返します。
tensorflow :: ops :: MatMul	行列「a」に行列「b」を掛けます。
tensorflow :: ops :: Max	テンソルの次元全体で要素の最大値を計算します。
tensorflow :: ops :: Maximum	xとyの最大値を返します（つまり
tensorflow :: ops :: Mean	テンソルの次元全体の要素の平均を計算します。
tensorflow :: ops :: Min	テンソルの次元全体の要素の最小値を計算します。
tensorflow :: ops :: Minimum	xとyの最小値を返します（つまり
tensorflow :: ops :: Mod	除算の要素ごとの余りを返します。
tensorflow :: ops :: MulNoNan	x * yを要素ごとに返します。
tensorflow :: ops :: Multiply	x * yを要素ごとに返します。
tensorflow :: ops :: Negate	数値の負の値を要素ごとに計算します。
tensorflow :: ops :: NextAfter	`x2`の方向に、要素ごとに`x1`次の表現可能な値を返します。
tensorflow :: ops :: NotEqual	（x！= y）の真理値を要素ごとに返します。
tensorflow :: ops :: Polygamma	ポリガンマ関数\(^{(n)}(x)\)を計算します。
tensorflow :: ops :: Pow	ある値から別の値への累乗を計算します。
tensorflow :: ops :: Prod	テンソルの次元全体の要素の積を計算します。
tensorflow :: ops :: QuantizeDownAndShrinkRange	を使用して、量子化された「入力」テンソルをより低精度の「出力」に変換します。
tensorflow :: ops :: QuantizedAdd	量子化されたバッファで動作し、要素ごとにx + yを返します。
tensorflow :: ops :: QuantizedMatMul	量子化マトリックス乗算を実行行列で`a` `b` 。
tensorflow :: ops :: QuantizedMul	量子化されたバッファを処理して、要素ごとにx * yを返します。
tensorflow :: ops :: Range	一連の数字を作成します。
tensorflow :: ops :: Real	複素数の実数部を返します。
tensorflow :: ops :: RealDiv	実数型の場合、要素ごとにx / yを返します。
tensorflow :: ops :: Reciprocal	xの逆数を要素ごとに計算します。
tensorflow :: ops :: RequantizationRange	量子化テンソルに存在する実際の値をカバーする範囲を計算します。
tensorflow :: ops :: Requantize	量子化された`input`テンソルを低精度の`output` 。
tensorflow :: ops :: Rint	xに最も近い要素ごとの整数を返します。
tensorflow :: ops :: Round	テンソルの値を最も近い整数に要素ごとに丸めます。
tensorflow :: ops :: Rsqrt	xの平方根の逆数を要素ごとに計算します。
tensorflow :: ops :: SegmentMax	テンソルのセグメントに沿った最大値を計算します。
tensorflow :: ops :: SegmentMean	テンソルのセグメントに沿った平均を計算します。
tensorflow :: ops :: SegmentMin	テンソルのセグメントに沿った最小値を計算します。
tensorflow :: ops :: SegmentProd	テンソルのセグメントに沿って積を計算します。
tensorflow :: ops :: SegmentSum	テンソルのセグメントに沿って合計を計算します。
tensorflow :: ops :: SelectV2	TODO：ドキュメントを追加します。
tensorflow :: ops :: Sigmoid	計算はのシグモイド`x`要素単位。
tensorflow :: ops :: Sign	数値の符号の要素ごとの表示を返します。
tensorflow :: ops :: Sin	xの正弦を要素ごとに計算します。
tensorflow :: ops :: Sinh	xの双曲線正弦を要素ごとに計算します。
tensorflow :: ops :: SparseMatMul	行列「a」に行列「b」を掛けます。
tensorflow :: ops :: SparseSegmentMean	テンソルのスパースセグメントに沿った平均を計算します。
tensorflow :: ops :: SparseSegmentMeanGrad	SparseSegmentMeanの勾配を計算します。
tensorflow :: ops :: SparseSegmentMeanWithNumSegments	テンソルのスパースセグメントに沿った平均を計算します。
tensorflow :: ops :: SparseSegmentSqrtN	Nのsqrtで割ったテンソルのスパースセグメントに沿った合計を計算します。
tensorflow :: ops :: SparseSegmentSqrtNGrad	SparseSegmentSqrtNの勾配を計算します。
tensorflow :: ops :: SparseSegmentSqrtNWithNumSegments	Nのsqrtで割ったテンソルのスパースセグメントに沿った合計を計算します。
tensorflow :: ops :: SparseSegmentSum	テンソルのスパースセグメントに沿って合計を計算します。
tensorflow :: ops :: SparseSegmentSumWithNumSegments	テンソルのスパースセグメントに沿って合計を計算します。
tensorflow :: ops :: Sqrt	xの平方根を要素ごとに計算します。
tensorflow :: ops :: Square	xの二乗を要素ごとに計算します。
tensorflow :: ops :: SquaredDifference	要素ごとに（x --y）（x --y）を返します。
tensorflow :: ops :: Subtract	x-yを要素ごとに返します。
tensorflow :: ops :: Sum	テンソルの次元全体の要素の合計を計算します。
tensorflow :: ops :: Tan	xのtanを要素ごとに計算します。
tensorflow :: ops :: Tanh	計算双曲線正接`x`要素単位。
tensorflow :: ops :: TrancateDiv	整数型の場合、要素ごとにx / yを返します。
tensorflow :: ops :: TrancateMod	除算の要素ごとの余りを返します。
tensorflow :: ops :: UnsortedSegmentMax	テンソルのセグメントに沿った最大値を計算します。
tensorflow :: ops :: UnsortedSegmentMin	テンソルのセグメントに沿った最小値を計算します。
tensorflow :: ops :: UnsortedSegmentProd	テンソルのセグメントに沿って積を計算します。
tensorflow :: ops :: UnsortedSegmentSum	テンソルのセグメントに沿って合計を計算します。
tensorflow :: ops :: Where3	`condition`に応じて、 `x`または`y`から要素を選択し`condition` 。
tensorflow :: ops :: Xdivy	x == 0の場合は0を返し、それ以外の場合は要素ごとにx / yを返します。
tensorflow :: ops :: Xlogy	x == 0の場合は0を返し、それ以外の場合はx * log（y）を要素ごとに返します。
tensorflow :: ops :: Zeta	フルヴィッツのゼータ関数\((x, q)\)を計算します。

nn_ops

メンバー
tensorflow :: ops :: AvgPool	入力に対して平均プーリングを実行します。
tensorflow :: ops :: AvgPool3D	入力に対して3D平均プーリングを実行します。
tensorflow :: ops :: AvgPool3DGrad	平均プーリング関数の勾配を計算します。
tensorflow :: ops :: biasAdd	`value` `bias`を追加し`value` 。
tensorflow :: ops :: biasAddGrad	「bias」テンソルでの「BiasAdd」の逆方向操作。
tensorflow :: ops :: Conv2D	4D `input`および`filter`テンソルが与えられた場合の2D畳み込みを計算します。
tensorflow :: ops :: Conv2DBackpropFilter	フィルタに関する畳み込みの勾配を計算します。
tensorflow :: ops :: Conv2DBackpropInput	入力に関する畳み込みの勾配を計算します。
tensorflow :: ops :: Conv3D	5D `input`および`filter`テンソルが与えられた場合の3D畳み込みを計算します。
tensorflow :: ops :: Conv3DBackpropFilterV2	フィルタに関する3D畳み込みの勾配を計算します。
tensorflow :: ops :: Conv3DBackpropInputV2	入力に関する3D畳み込みの勾配を計算します。
tensorflow :: ops :: DataFormatDimMap	で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。
tensorflow :: ops :: DataFormatVecPermute	指定された宛先データ形式で並べ替えられたベクトル/テンソルを返します。
tensorflow :: ops :: DeepthwiseConv2dNative	4D `input`テンソルと`filter`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。
tensorflow :: ops :: DeepthwiseConv2dNativeBackpropFilter	フィルタに関する深さ方向の畳み込みの勾配を計算します。
tensorflow :: ops :: DeepthwiseConv2dNativeBackpropInput	入力に関する深さ方向の畳み込みの勾配を計算します。
tensorflow :: ops :: Dilation2D	4D `input`と3D `filter`テンソルのグレースケール膨張を計算します。
tensorflow :: ops :: Dilation2DBackpropFilter	Computes the gradient of morphological 2-D dilation with respect to the filter.
tensorflow::ops::Dilation2DBackpropInput	Computes the gradient of morphological 2-D dilation with respect to the input.
tensorflow::ops::Elu	Computes exponential linear: `exp(features) - 1` if < 0, `features` otherwise.
tensorflow::ops::FractionalAvgPool	Performs fractional average pooling on the input.
tensorflow::ops::FractionalMaxPool	Performs fractional max pooling on the input.
tensorflow::ops::FusedBatchNorm	Batch normalization.
tensorflow::ops::FusedBatchNormGrad	Gradient for batch normalization.
tensorflow::ops::FusedBatchNormGradV2	Gradient for batch normalization.
tensorflow::ops::FusedBatchNormGradV3	Gradient for batch normalization.
tensorflow::ops::FusedBatchNormV2	Batch normalization.
tensorflow::ops::FusedBatchNormV3	Batch normalization.
tensorflow::ops::FusedPadConv2D	Performs a padding as a preprocess during a convolution.
tensorflow::ops::FusedResizeAndPadConv2D	Performs a resize and padding as a preprocess during a convolution.
tensorflow::ops::InTopK	Says whether the targets are in the top `K` predictions.
tensorflow::ops::InTopKV2	Says whether the targets are in the top `K` predictions.
tensorflow::ops::L2Loss	L2 Loss.
tensorflow::ops::LRN	Local Response Normalization.
tensorflow::ops::LogSoftmax	Computes log softmax activations.
tensorflow::ops::MaxPool	Performs max pooling on the input.
tensorflow::ops::MaxPool3D	Performs 3D max pooling on the input.
tensorflow::ops::MaxPool3DGrad	Computes gradients of max pooling function.
tensorflow::ops::MaxPool3DGradGrad	Computes second-order gradients of the maxpooling function.
tensorflow::ops::MaxPoolGradGrad	Computes second-order gradients of the maxpooling function.
tensorflow::ops::MaxPoolGradGradV2	Computes second-order gradients of the maxpooling function.
tensorflow::ops::MaxPoolGradGradWithArgmax	Computes second-order gradients of the maxpooling function.
tensorflow::ops::MaxPoolGradV2	Computes gradients of the maxpooling function.
tensorflow::ops::MaxPoolV2	Performs max pooling on the input.
tensorflow::ops::MaxPoolWithArgmax	Performs max pooling on the input and outputs both max values and indices.
tensorflow::ops::NthElement	Finds values of the `n` -th order statistic for the last dimension.
tensorflow::ops::QuantizedAvgPool	Produces the average pool of the input tensor for quantized types.
tensorflow::ops::QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization	Quantized Batch normalization.
tensorflow::ops::QuantizedBiasAdd	Adds Tensor 'bias' to Tensor 'input' for Quantized types.
tensorflow::ops::QuantizedConv2D	Computes a 2D convolution given quantized 4D input and filter tensors.
tensorflow::ops::QuantizedMaxPool	Produces the max pool of the input tensor for quantized types.
tensorflow::ops::QuantizedRelu	Computes Quantized Rectified Linear: `max(features, 0)`
tensorflow::ops::QuantizedRelu6	Computes Quantized Rectified Linear 6: `min(max(features, 0), 6)`
tensorflow::ops::QuantizedReluX	Computes Quantized Rectified Linear X: `min(max(features, 0), max_value)`
tensorflow::ops::Relu	Computes rectified linear: `max(features, 0)` .
tensorflow::ops::Relu6	Computes rectified linear 6: `min(max(features, 0), 6)` .
tensorflow::ops::Selu	Computes scaled exponential linear: `scale * alpha * (exp(features) - 1)`
tensorflow::ops::Softmax	Computes softmax activations.
tensorflow::ops::SoftmaxCrossEntropyWithLogits	Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate.
tensorflow::ops::Softplus	Computes softplus: `log(exp(features) + 1)` .
tensorflow::ops::Softsign	Computes softsign: `features / (abs(features) + 1)` .
tensorflow::ops::SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits	Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate.
tensorflow::ops::TopK	Finds values and indices of the `k` largest elements for the last dimension.

no_op

Members
tensorflow::ops::NoOp	Does nothing.

parsing_ops

Members
tensorflow::ops::DecodeCSV	Convert CSV records to tensors.
tensorflow::ops::DecodeCompressed	Decompress strings.
tensorflow::ops::DecodeJSONExample	Convert JSON-encoded Example records to binary protocol buffer strings.
tensorflow::ops::DecodePaddedRaw	Reinterpret the bytes of a string as a vector of numbers.
tensorflow::ops::DecodeRaw	Reinterpret the bytes of a string as a vector of numbers.
tensorflow::ops::ParseExample	Transforms a vector of brain.Example protos (as strings) into typed tensors.
tensorflow::ops::ParseSequenceExample	Transforms a vector of brain.SequenceExample protos (as strings) into typed tensors.
tensorflow::ops::ParseSingleExample	Transforms a tf.Example proto (as a string) into typed tensors.
tensorflow::ops::ParseSingleSequenceExample	Transforms a scalar brain.SequenceExample proto (as strings) into typed tensors.
tensorflow::ops::ParseTensor	Transforms a serialized tensorflow.TensorProto proto into a Tensor .
tensorflow::ops::SerializeTensor	Transforms a Tensor into a serialized TensorProto proto.
tensorflow::ops::StringToNumber	Converts each string in the input Tensor to the specified numeric type.

random_ops

Members
tensorflow::ops::Multinomial	Draws samples from a multinomial distribution.
tensorflow::ops::ParameterizedTruncatedNormal	Outputs random values from a normal distribution.
tensorflow::ops::RandomGamma	Outputs random values from the Gamma distribution(s) described by alpha.
tensorflow::ops::RandomNormal	Outputs random values from a normal distribution.
tensorflow::ops::RandomPoissonV2	Outputs random values from the Poisson distribution(s) described by rate.
tensorflow::ops::RandomShuffle	Randomly shuffles a tensor along its first dimension.
tensorflow::ops::RandomUniform	Outputs random values from a uniform distribution.
tensorflow::ops::RandomUniformInt	Outputs random integers from a uniform distribution.
tensorflow::ops::TruncatedNormal	Outputs random values from a truncated normal distribution.

sparse_ops

Members
tensorflow::ops::AddManySparseToTensorsMap	Add an `N` -minibatch `SparseTensor` to a `SparseTensorsMap` , return `N` handles.
tensorflow::ops::AddSparseToTensorsMap	Add a `SparseTensor` to a `SparseTensorsMap` return its handle.
tensorflow::ops::DeserializeManySparse	Deserialize and concatenate `SparseTensors` from a serialized minibatch.
tensorflow::ops::DeserializeSparse	Deserialize `SparseTensor` objects.
tensorflow::ops::SerializeManySparse	Serialize an `N` -minibatch `SparseTensor` into an `[N, 3]` `Tensor` object.
tensorflow::ops::SerializeSparse	Serialize a `SparseTensor` into a `[3]` `Tensor` object.
tensorflow::ops::SparseAdd	Adds two `SparseTensor` objects to produce another `SparseTensor` .
tensorflow::ops::SparseAddGrad	The gradient operator for the SparseAdd op.
tensorflow::ops::SparseConcat	Concatenates a list of `SparseTensor` along the specified dimension.
tensorflow::ops::SparseCross	Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors.
tensorflow::ops::SparseDenseCwiseAdd	Adds up a SparseTensor and a dense Tensor , using these special rules:
tensorflow::ops::SparseDenseCwiseDiv	Component-wise divides a SparseTensor by a dense Tensor .
tensorflow::ops::SparseDenseCwiseMul	Component-wise multiplies a SparseTensor by a dense Tensor .
tensorflow::ops::SparseFillEmptyRows	Fills empty rows in the input 2-D `SparseTensor` with a default value.
tensorflow::ops::SparseFillEmptyRowsGrad	The gradient of SparseFillEmptyRows .
tensorflow::ops::SparseReduceMax	Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor.
tensorflow::ops::SparseReduceMaxSparse	Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor.
tensorflow::ops::SparseReduceSum	Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor.
tensorflow::ops::SparseReduceSumSparse	Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor.
tensorflow::ops::SparseReorder	Reorders a SparseTensor into the canonical, row-major ordering.
tensorflow::ops::SparseReshape	Reshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape.
tensorflow::ops::SparseSlice	Slice a `SparseTensor` based on the `start` and `size` .
tensorflow::ops::SparseSliceGrad	The gradient operator for the SparseSlice op.
tensorflow::ops::SparseSoftmax	Applies softmax to a batched ND `SparseTensor` .
tensorflow::ops::SparseSparseMaximum	Returns the element-wise max of two SparseTensors.
tensorflow::ops::SparseSparseMinimum	Returns the element-wise min of two SparseTensors.
tensorflow::ops::SparseSplit	Split a `SparseTensor` into `num_split` tensors along one dimension.
tensorflow::ops::SparseTensorDenseAdd	Adds up a `SparseTensor` and a dense `Tensor` , producing a dense `Tensor` .
tensorflow::ops::SparseTensorDenseMatMul	Multiply SparseTensor (of rank 2) "A" by dense matrix "B".
tensorflow::ops::TakeManySparseFromTensorsMap	Converts a sparse representation into a dense tensor.

state_ops

Members
tensorflow::ops::Assign	Update 'ref' by assigning 'value' to it.
tensorflow::ops::AssignAdd	Update 'ref' by adding 'value' to it.
tensorflow::ops::AssignSub	Update 'ref' by subtracting 'value' from it.
tensorflow::ops::CountUpTo	Increments 'ref' until it reaches 'limit'.
tensorflow::ops::DestroyTemporaryVariable	Destroys the temporary variable and returns its final value.
tensorflow::ops::IsVariableInitialized	Checks whether a tensor has been initialized.
tensorflow::ops::ResourceCountUpTo	Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'.
tensorflow::ops::ResourceScatterNdAdd	Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable .
tensorflow::ops::ResourceScatterNdSub	Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable .
tensorflow::ops::ResourceScatterNdUpdate	Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given.
tensorflow::ops::ScatterAdd	Adds sparse updates to a variable reference.
tensorflow::ops::ScatterDiv	Divides a variable reference by sparse updates.
tensorflow::ops::ScatterMax	Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation.
tensorflow::ops::ScatterMin	Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation.
tensorflow::ops::ScatterMul	Multiplies sparse updates into a variable reference.
tensorflow::ops::ScatterNdAdd	Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable .
tensorflow::ops::ScatterNdSub	Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable .
tensorflow::ops::ScatterNdUpdate	Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given.
tensorflow::ops::ScatterSub	Subtracts sparse updates to a variable reference.
tensorflow::ops::ScatterUpdate	Applies sparse updates to a variable reference.
tensorflow::ops::TemporaryVariable	Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step.
tensorflow::ops::Variable	Holds state in the form of a tensor that persists across steps.

string_ops

Members
tensorflow::ops::AsString	Converts each entry in the given tensor to strings.
tensorflow::ops::DecodeBase64	Decode web-safe base64-encoded strings.
tensorflow::ops::EncodeBase64	Encode strings into web-safe base64 format.
tensorflow::ops::ReduceJoin	Joins a string Tensor across the given dimensions.
tensorflow::ops::RegexFullMatch	Check if the input matches the regex pattern.
tensorflow::ops::RegexReplace	Replaces matches of the `pattern` regular expression in `input` with the replacement string provided in `rewrite` .
tensorflow::ops::StringFormat	Formats a string template using a list of tensors.
tensorflow::ops::StringJoin	Joins the strings in the given list of string tensors into one tensor;.
tensorflow::ops::StringLength	String lengths of `input` .
tensorflow::ops::StringLower	TODO: add doc.
tensorflow::ops::StringNGrams	Creates ngrams from ragged string data.
tensorflow::ops::StringSplit	Split elements of `input` based on `delimiter` into a `SparseTensor` .
tensorflow::ops::StringSplitV2	Split elements of `source` based on `sep` into a `SparseTensor` .
tensorflow::ops::StringStrip	Strip leading and trailing whitespaces from the Tensor .
tensorflow::ops::StringToHashBucket	Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets.
tensorflow::ops::StringToHashBucketFast	Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets.
tensorflow::ops::StringToHashBucketStrong	Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets.
tensorflow::ops::StringUpper	TODO: add doc.
tensorflow::ops::Substr	Return substrings from `Tensor` of strings.
tensorflow::ops::UnicodeScript	Determine the script codes of a given tensor of Unicode integer code points.
tensorflow::ops::UnicodeTranscode	Transcode the input text from a source encoding to a destination encoding.
tensorflow::ops::UnsortedSegmentJoin	Joins the elements of `inputs` based on `segment_ids` .

training_ops

Members
tensorflow::ops::ApplyAdadelta	Update '*var' according to the adadelta scheme.
tensorflow::ops::ApplyAdagrad	Update '*var' according to the adagrad scheme.
tensorflow::ops::ApplyAdagradDA	Update '*var' according to the proximal adagrad scheme.
tensorflow::ops::ApplyAdam	Update '*var' according to the Adam algorithm.
tensorflow::ops::ApplyAddSign	Update '*var' according to the AddSign update.
tensorflow::ops::ApplyCenteredRMSProp	Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm.
tensorflow::ops::ApplyFtrl	Update '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow::ops::ApplyFtrlV2	Update '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow::ops::ApplyGradientDescent	Update 'var' by subtracting 'alpha' 'delta' from it.
tensorflow::ops::ApplyMomentum	Update '*var' according to the momentum scheme.
tensorflow::ops::ApplyPowerSign	Update '*var' according to the AddSign update.
tensorflow::ops::ApplyProximalAdagrad	Update 'var' and 'accum' according to FOBOS with Adagrad learning rate.
tensorflow::ops::ApplyProximalGradientDescent	Update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate.
tensorflow::ops::ApplyRMSProp	Update '*var' according to the RMSProp algorithm.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdadelta	Update '*var' according to the adadelta scheme.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdagrad	Update '*var' according to the adagrad scheme.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdagradDA	Update '*var' according to the proximal adagrad scheme.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdam	Update '*var' according to the Adam algorithm.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdamWithAmsgrad	Update '*var' according to the Adam algorithm.
tensorflow::ops::ResourceApplyAddSign	Update '*var' according to the AddSign update.
tensorflow::ops::ResourceApplyCenteredRMSProp	Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm.
tensorflow::ops::ResourceApplyFtrl	Update '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow::ops::ResourceApplyFtrlV2	Update '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow::ops::ResourceApplyGradientDescent	Update 'var' by subtracting 'alpha' 'delta' from it.
tensorflow::ops::ResourceApplyKerasMomentum	Update '*var' according to the momentum scheme.
tensorflow::ops::ResourceApplyMomentum	Update '*var' according to the momentum scheme.
tensorflow::ops::ResourceApplyPowerSign	Update '*var' according to the AddSign update.
tensorflow::ops::ResourceApplyProximalAdagrad	Update 'var' and 'accum' according to FOBOS with Adagrad learning rate.
tensorflow::ops::ResourceApplyProximalGradientDescent	Update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate.
tensorflow::ops::ResourceApplyRMSProp	Update '*var' according to the RMSProp algorithm.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdadelta	var: Should be from a Variable().
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagrad	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the adagrad scheme.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagradDA	Update entries in 'var' and 'accum' according to the proximal adagrad scheme.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyCenteredRMSProp	Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrl	Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrlV2	Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyKerasMomentum	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the momentum scheme.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyMomentum	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the momentum scheme.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyProximalAdagrad	Sparse update entries in 'var' and 'accum' according to FOBOS algorithm.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyProximalGradientDescent	Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyRMSProp	Update '*var' according to the RMSProp algorithm.
tensorflow::ops::SparseApplyAdadelta	var: Should be from a Variable().
tensorflow::ops::SparseApplyAdagrad	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the adagrad scheme.
tensorflow::ops::SparseApplyAdagradDA	Update entries in 'var' and 'accum' according to the proximal adagrad scheme.
tensorflow::ops::SparseApplyCenteredRMSProp	Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm.
tensorflow::ops::SparseApplyFtrl	Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow::ops::SparseApplyFtrlV2	Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow::ops::SparseApplyMomentum	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the momentum scheme.
tensorflow::ops::SparseApplyProximalAdagrad	Sparse update entries in 'var' and 'accum' according to FOBOS algorithm.
tensorflow::ops::SparseApplyProximalGradientDescent	Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate.
tensorflow::ops::SparseApplyRMSProp	Update '*var' according to the RMSProp algorithm.

user_ops

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tensorflow::ops::Fact	Output a fact about factorials.

TensorFlow C ++リファレンス

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