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。
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
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 `indices` 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。
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。
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。 `Options.dx()`値が設定されている場合、それらは損失関数`L`の初期のシンボリック偏導関数となります。
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 extends Number>	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
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	Momentum 埋め込みパラメータをロードします。
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters.Options	`LoadTPUEmbeddingMomentumParameters`のオプションの属性
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	近位の Adagrad 埋め込みパラメータをロードします。
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options	`LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters`のオプションの属性
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options	`LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters`のオプションの属性
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters	RMSProp 埋め込みパラメータをロードします。
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options	`LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters`のオプションの属性
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentパラメータ	SGD 埋め込みパラメータをロードします。
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options	`LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters`のオプションの属性
LookupTableExport <T, U>	テーブル内のすべてのキーと値を出力します。
ルックアップテーブル検索<U>	テーブル内のキーを検索し、対応する値を出力します。
ルックアップテーブルインポート	テーブルの内容を指定されたキーと値で置き換えます。
ルックアップテーブル挿入	テーブルを更新してキーと値を関連付けます。
ルックアップテーブル削除	キーとそれに関連付けられた値をテーブルから削除します。
ルックアップテーブルサイズ	指定されたテーブル内の要素の数を計算します。
ループ条件	入力を出力に転送します。
LowerBound <U は数値を拡張>	各行に沿って lower_bound(sorted_search_values,values) を適用します。
LSTMBlockCell <T extends Number>	1 タイムステップの LSTM セル順方向伝播を計算します。
LSTMBlockCell.Options	`LSTMBlockCell`のオプションの属性
LSTMBlockCellGrad <T は数値を拡張>	1 タイムステップの LSTM セル逆方向伝播を計算します。
Lu <T、U は数値を拡張>	1 つ以上の正方行列の LU 分解を計算します。
ユニークにする	非バッチディメンション内のすべての要素を一意にしますが、次の要素に「近い」ようにします。それらの初期値。
マップクリア	Op は、基になるコンテナー内のすべての要素を削除します。
MapClear.オプション	`MapClear`のオプションの属性
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。
MapIncompleteSize.Options	`MapIncompleteSize`のオプションの属性
マップピーク	Op は、指定されたキーの値を調べます。
MapPeek.オプション	`MapPeek`のオプションの属性
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。
MapSize.オプション	`MapSize`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動作する、基礎となるコンテナー内のステージ (キー、値)。
MapStage.オプション	`MapStage`のオプションの属性
マップステージ解除	Op はキーに関連付けられた値を削除して返します基礎となるコンテナから。
MapUnstage.オプション	`MapUnstage`のオプションの属性
マップUnstageNoKey	Op はランダムな (キー、値) を削除して返します。基礎となるコンテナから。
MapUnstageNoKey.Options	`MapUnstageNoKey`のオプションの属性
MatrixDiagPartV2 <T>	バッチ化されたテンソルのバッチ化された対角部分を返します。
MatrixDiagPartV3 <T>	バッチ化されたテンソルのバッチ化された対角部分を返します。
MatrixDiagPartV3.オプション	`MatrixDiagPartV3`のオプションの属性
マトリックスダイアグ V2 <T>	指定されたバッチ対角値を持つバッチ対角テンソルを返します。
マトリックスダイアグ V3 <T>	指定されたバッチ対角値を持つバッチ対角テンソルを返します。
MatrixDiagV3.オプション	`MatrixDiagV3`のオプションの属性
MatrixSetDiagV2 <T>	新しいバッチ化された対角値を含むバッチ化された行列テンソルを返します。
MatrixSetDiagV3 <T>	新しいバッチ化された対角値を含むバッチ化された行列テンソルを返します。
MatrixSetDiagV3.オプション	`MatrixSetDiagV3`のオプションの属性
マックス<T>	テンソルの次元全体の要素の最大値を計算します。
最大オプション	`Max`のオプションの属性
MaxIntraOpParallelismDataset	最大の演算内並列処理をオーバーライドするデータセットを作成します。
<T>を結合	利用可能なテンソルの値を「入力」から「出力」に転送します。
DedupData のマージ	演算は、整数テンソルと浮動小数点テンソルの要素を XLA タプルとして重複排除データにマージします。
MergeDedupData.Options	`MergeDedupData`のオプションの属性
分<T>	テンソルの次元全体で要素の最小値を計算します。
最小オプション	`Min`のオプションの属性
ミラーパッド<T>	テンソルをミラーリングされた値でパディングします。
ミラーパッドグラッド<T>	`MirrorPad` オペレーションのグラデーションオペレーション。
MlirPassthroughOp	main() 関数を使用してモジュールとして表現された任意の MLIR 計算をラップします。
マルノナン<T>	x * y を要素ごとに返します。
MutableDenseHashTable	テンソルをバッキングストアとして使用する空のハッシュテーブルを作成します。
MutableDenseHashTable.Options	`MutableDenseHashTable`のオプションの属性
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。
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`のオプションの属性
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。
ミューテックスのオプション	`Mutex`のオプション属性
ミューテックスロック	ミューテックスリソースをロックします。
NcclAllReduce <T extends Number>	すべての入力テンソルにわたるリダクションを含むテンソルを出力します。
NcclBroadcast <T は番号を拡張>	出力に接続されているすべてのデバイスに「入力」を送信します。
NcclReduce <T は数値を拡張>	「reduction」を使用して「num_devices」から「input」を単一のデバイスに減らします。
Ndtri <T は数値を拡張>
最も近い隣人	各点に最も近い k 個の中心を選択します。
NextAfter <T は数値を拡張>	要素ごとに、「x2」の方向にある「x1」の次の表現可能な値を返します。
次の反復<T>	入力を次の反復で利用できるようにします。
NonDeterministicInts <U>	非決定的にいくつかの整数を生成します。
NonMaxSuppressionV5 <T は数値を拡張>	スコアの降順で境界ボックスのサブセットを貪欲に選択します。以前に選択したボックスと重複する交差オーバーユニオン (IOU) が高いボックスを削除します。
NonMaxSuppressionV5.オプション	`NonMaxSuppressionV5`のオプションの属性
非シリアル化可能なデータセット
ノーオプ	何もしません。
ワンホット<U>	ワンホットテンソルを返します。
OneHot.オプション	`OneHot`のオプションの属性
ワンズライク<T>	x と同じ形状と型を持つ 1 のテンソルを返します。
OptimizeDatasetV2	関連する最適化を「input_dataset」に適用してデータセットを作成します。
OptimizeDatasetV2.オプション	`OptimizeDatasetV2`のオプションの属性
オプションデータセット	tf.data.Options を `input_dataset` にアタッチしてデータセットを作成します。
OptionsDataset.Options	`OptionsDataset`のオプションの属性
注文済みマップクリア	Op は、基になるコンテナー内のすべての要素を削除します。
OrderedMapClear.Options	`OrderedMapClear`のオプションの属性
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。
OrderedMapIncompleteSize.Options	`OrderedMapIncompleteSize`のオプションの属性
注文済みMapPeek	Op は、指定されたキーの値を調べます。
OrderedMapPeek.Options	`OrderedMapPeek`のオプションの属性
OrderedMapSize	Op は、基になるコンテナ内の要素の数を返します。
OrderedMapSize.Options	`OrderedMapSize`のオプションの属性
OrderedMapStage	順序付けされたもののように動作する、基礎となるコンテナ内のステージ (キー、値) 連想コンテナ。
OrderedMapStage.Options	`OrderedMapStage`のオプションの属性
注文済みマップステージ解除	Op はキーに関連付けられた値を削除して返します基礎となるコンテナから。
OrderedMapUnstage.Options	`OrderedMapUnstage`のオプションの属性
OrderedMapUnstageNoKey	Op は、最小の (key, value) 要素を削除して返します。基礎となるコンテナからのキー。
OrderedMapUnstageNoKey.Options	`OrderedMapUnstageNoKey`のオプション属性
アウトフィードデキュー<T>	計算出力から単一のテンソルを取得します。
OutfeedDequeue.Options	`OutfeedDequeue`のオプションの属性
アウトフィードデキュータプル	計算出力から複数の値を取得します。
OutfeedDequeueTuple.Options	`OutfeedDequeueTuple`のオプションの属性
アウトフィードデキューTupleV2	計算出力から複数の値を取得します。
OutfeedDequeueV2 <T>	計算出力から単一のテンソルを取得します。
アウトフィードエンキュー	計算アウトフィードで Tensor をキューに入れます。
アウトフィードエンキュータプル	計算出力フィードで複数の Tensor 値をキューに追加します。
パッド<T>	テンソルをパディングします。
ParallelBatchデータセット
ParallelBatchDataset.Options	`ParallelBatchDataset`のオプションの属性
パラレルコンキャット<T>	'N' テンソルのリストを最初の次元に沿って連結します。
パラレルダイナミックステッチ<T>	「data」テンソルの値を単一のテンソルにインターリーブします。
ParseExampleDatasetV2	DT_STRING のベクトルとして `Example` プロトを含む `input_dataset` を、解析された特徴を表す `Tensor` または `SparseTensor` オブジェクトのデータセットに変換します。
ParseExampleDatasetV2.Options	`ParseExampleDatasetV2`のオプションの属性
ParseExampleV2	tf.Example プロト (文字列として) のベクトルを型付きテンソルに変換します。
ParseSequenceExampleV2	tf.io.SequenceExample プロト (文字列として) のベクトルを型付きテンソルに変換します。
ParseSequenceExampleV2.オプション	`ParseSequenceExampleV2`のオプションの属性
プレースホルダー<T>	計算に入力される値のプレースホルダー op。
プレースホルダー.オプション	`Placeholder`のオプションの属性
PlaceholderWithDefault <T>	出力が供給されない場合に `input` を通過するプレースホルダー op。
事前線形化	1 つの Tensor 値を不透明なバリアント tensor に線形化する演算。
プリリニアライズのオプション	`Prelinearize`のオプション属性
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。
PrelinearizeTuple.Options	`PrelinearizeTuple`のオプションの属性
印刷する	文字列スカラーを出力します。
印刷オプション	`Print`のオプション属性
プライベートスレッドプールデータセット	カスタムスレッドプールを使用して「input_dataset」を計算するデータセットを作成します。
製品<T>	テンソルの次元にわたる要素の積を計算します。
製品オプション	`Prod`のオプションの属性
QuantizeAndDequantizeV4 <T は数値を拡張>	テンソルを量子化してから逆量子化します。
QuantizeAndDequantizeV4.オプション	`QuantizeAndDequantizeV4`のオプションの属性
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T は数値を拡張>	`QuantizeAndDequantizeV4` の勾配を返します。
QuantizeAndDequantizeV4Grad.Options	`QuantizeAndDequantizeV4Grad`のオプションの属性
量子化されたConcat <T>	量子化されたテンソルを 1 次元に沿って連結します。
量子化ConcatV2 <T>
量子化Conv2DAndRelu <V>
QuantizedConv2DAndRelu.Options	`QuantizedConv2DAndRelu`のオプションの属性
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize.Options	`QuantizedConv2DAndReluAndRequantize`のオプションの属性
QuantizedConv2DAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndRequantize.Options	`QuantizedConv2DAndRequantize`のオプションの属性
QuantizedConv2DPerChannel <V>	チャネルごとに QuantizedConv2D を計算します。
QuantizedConv2DPerChannel.Options	`QuantizedConv2DPerChannel`のオプションの属性
QuantizedConv2DWithBias <V>
QuantizedConv2DWithBias.Options	`QuantizedConv2DWithBias`のオプションの属性
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options	`QuantizedConv2DWithBiasAndRelu`のオプションの属性
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options	`QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize`のオプションの属性
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options	`QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize`のオプションの属性
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options	`QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize`のオプションの属性
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu.Options	`QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu`のオプションの属性
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize.Options	`QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize`のオプションの属性
QuantizedDepthwiseConv2D <V>	量子化された深さ方向の Conv2D を計算します。
QuantizedDepthwiseConv2D.Options	`QuantizedDepthwiseConv2D`のオプションの属性
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V>	バイアスを使用して量子化された深さ方向の Conv2D を計算します。
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options	`QuantizedDepthwiseConv2DWithBias`のオプションの属性
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V>	Bias と Relu を使用して量子化された深さ方向の Conv2D を計算します。
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options	`QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu`のオプションの属性
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Bias、Relu、および Requantize を使用して量子化された深さ方向の Conv2D を計算します。
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options	`QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize`のオプションの属性
QuantizedMatMulWithBias <W>	バイアス加算を使用して、量子化行列 'a' と行列 'b' の乗算を実行します。
QuantizedMatMulWithBias.Options	`QuantizedMatMulWithBias`のオプションの属性
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number>
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize.Options	`QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize`のオプションの属性
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V>	バイアス加算とレルフュージョンを使用して、量子化行列 'a' と行列 'b' の乗算を実行します。
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options	`QuantizedMatMulWithBiasAndRelu`のオプションの属性
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	バイアス加算および relu を使用して、行列 'a' と行列 'b' の量子化行列乗算を実行し、融合を再量子化します。
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options	`QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize`のオプションの属性
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize.Options	`QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize`のオプションの属性
QuantizedReshape <T>	Reshape オペレーションに従って量子化テンソルを再形成します。
RaggedBincount <U は数値を拡張>	整数配列内の各値の出現数をカウントします。
RaggedBincount.オプション	`RaggedBincount`のオプションの属性
RaggedCountSParseOutput <U拡張番号>	不規則なテンソル入力に対してスパース出力ビンの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>	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>	`RaggedTensorToVariant` の勾配を計算するために使用されるヘルパー。
randomDataSETV2	擬似乱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>	一連の数値を作成します。
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
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。
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。
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。
Reduceall.options	`ReduceAll`のオプション属性
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。
Reduceany.options	`ReduceAny`のオプションの属性
reducemax <t>	テンソルの次元全体の要素の最大値を計算します。
Reducemax.options	`ReduceMax`のオプションの属性
reducemin <t>	テンソルの次元全体で要素の最小値を計算します。
reducemin.options	`ReduceMin`のオプションの属性
ReduceProd <t>	テンソルの次元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>	テンソルの次元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>	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。
Refenter.options	`RefEnter`のオプションの属性
reexit <t>	現在のフレームを終了して親フレームに戻ります。
refidentity <t>	入力参照テンソルと同じ参照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>	入力を次の反復で利用できるようにします。
refselect <t>	`inputs` の `index` 番目の要素を `output` に転送します。
refswitch <t>	ref テンソル `data` を `pred` によって決定された出力ポートに転送します。
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。
RegisterDataset.options	`RegisterDataset`のオプションの属性
RegisterDatasetv2	データセットを tf.data サービスに登録します。
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	指定されたアキュムレータに勾配を適用します。
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。
ResourceAccumulatorSetglobalStep	Global_Stepの新しい値でアキュムレータを更新します。
ResourceAccumulatortakegradient <t>	指定された ConditionalAccumulator 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 アルゴリズムに従って「*var」を更新します。
Resourceapplyadamwithamsgrad.options	`ResourceApplyAdamWithAmsgrad`のオプションの属性
ResourceApplyKerasmomentum	運動量スキームに従って「*var」を更新します。
Resourceapplykerasmomentum.options	`ResourceApplyKerasMomentum`のオプションの属性
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。
ResourceConditionAlaccumulator.options	`ResourceConditionalAccumulator`のオプションの属性
resourcecountupto <t拡張番号>	「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>	「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。
ResourceGather.オプション	`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スパース加算を適用します。
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	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。
ResourceScatterNdSub.オプション	`ResourceScatterNdSub`のオプションの属性
ResourcesCatterndupdate	与えられた範囲内の個々の値またはスライスにスパースの「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「accum」内の関連エントリを更新します。
ResourcesParseapplyadagradv2.options	`ResourceSparseApplyAdagradV2`のオプションの属性
ResourcesParseapplykerasmomentum	モメンタムスキームに従って、「var」と「accum」の関連エントリを更新します。
ResourcesParseapplykerasmomentum.options	`ResourceSparseApplyKerasMomentum`のオプションの属性
ResourcestridedSliceAsSign	`value` を `ref` のスライスされた左辺値参照に代入します。
ResourcestridedSliceasSign.options	`ResourceStridedSliceAssign`のオプションの属性
retivealltpuembeddingparameters	ホストメモリへの埋め込みから最適化パラメータを取得する演算。
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。
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.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。
TPUEmbeddingADAMParameters.Options の取得	`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。
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options	`RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters`のオプションの属性
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
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。
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options	`RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters`のオプションの属性
逆<t>	テンソルの特定の次元を反転します。
ReverseSequence <T>	可変長スライスを反転します。
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 を要素ごとに返します。
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	カウンタベースの RNG のカウンタを進めます。
rngskip	カウンタベースの RNG のカウンタを進めます。
ロール<t>	テンソルの要素を軸に沿って回転させます。
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。
スケールと翻訳
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>	変数参照にスパース更新を追加します。
scatteradd.options	`ScatterAdd`のオプションの属性
scatterdiv <t>	変数参照をスパース更新によって分割します。
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、スパース更新を変数参照に減らします。
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、スパース更新を変数参照に減らします。
scattermin.options	`ScatterMin`のオプションの属性
scattermul <t>	スパース更新を変数参照に乗算します。
scattermul.options	`ScatterMul`のオプションの属性
scatternd <u>	「インデックス」に従って、「更新」を形状のテンソル「形状」に分散させます。
scatterndadd <t>	変数内の個々の値またはスライスにスパース加算を適用します。
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「input」にスパース加算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>	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。
scatterndsub.options	`ScatterNdSub`のオプションの属性
scatterndupdate <t>	与えられた範囲内の個々の値またはスライスにスパースの「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>	スパース更新を変数参照から減算します。
scattersub.options	`ScatterSub`のオプションの属性
scatterUpdate <T>	スパース更新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積を計算します。
segmentsumv2 <t>	テンソルのセグメントに沿って合計を計算します。
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。
サイズの設定	入力「set」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。
シャードデータセット	このデータセットの 1/`num_shards` だけを含む `Dataset` 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
睡眠データセット
スライス<t>	「input」からスライスを返します。
スライディングウィンドウデータセット	`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。
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 シーケンスから点を生成します。
spacetobatchnd <t>	T 型の ND テンソルの SpaceToBatch。
Sparseapplyadagradv2 <T>	adagrad スキームに従って、「var」および「accum」内の関連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出現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。
スパース行列追加	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>	疎行列と密行列を行列乗算します。
sparsematrixmatmul.options	`SparseMatrixMatMul`のオプション属性
スパースマトリックスMul	疎行列と密テンソルの要素ごとの乗算。
スパースマトリックスNNZ	`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。
スパースマトリックスソフトマックス	CSRSparseMatrix のソフトマックスを計算します。
SparseMatrixSoftmaxGrad	SparseMatrixSoftmax 演算の勾配を計算します。
スパース行列スパースコレスキー	「input」のスパースコレスキー分解を計算します。
スパース行列スパースマットマルMul	スパース行列は、2 つの CSR 行列「a」と「b」を乗算します。
SparseMatrixSparseMatMul.オプション	`SparseMatrixSparseMatMul`のオプションの属性
スパース行列転置	CSRSparseMatrix の内部 (行列) 次元を転置します。
sparsematrixtranspose.options	`SparseMatrixTranspose`のオプションの属性
スパース行列ゼロ	形状 `dense_shape` を持つすべてゼロの CSRSparseMatrix を作成します。
sparsesegmentmeangradv2 <tは数字を拡張し、uは数字を拡張します>	SparseSegmentMean の勾配を計算します。
sparsegmentsqrtngradv2 <t拡張番号、uは数字を拡張します>	SparseSegmentSqrtN の勾配を計算します。
sparsegmentsumgrad <t拡張番号>	Sparsegmentsumの勾配を計算します。
sparsegmentsumgradv2 <t拡張番号、uは数字を拡張します>	Sparsegmentsumの勾配を計算します。
SparseTensorToCSRSparseMatrix	SparseTensor を (バッチ処理された) CSRSparseMatrix に変換します。
Spence <t拡張番号>
分割<t>	テンソルを1つの次元に沿って `num_split`テンソルに分割します。
splitdedupdata <tは数字を拡張し、uは数字を拡張します>	OPは、入力の重複排除データXLA Tupleを整数と浮動点テンソルに分割します。
splitdedupdata.options	`SplitDedupData`のオプションの属性
splitv <t>	テンソルを1つの次元に沿って `num_split`テンソルに分割します。
スクイーズ<t>	テンソルのシェイプからサイズ 1 の次元を削除します。
squeeze.options	`Squeeze`のオプションの属性
スタック<t>	`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。
スタックオプション	`Stack`のオプションの属性
ステージ	軽量のエンキューと同様のステージ値。
Stage.Options	`Stage`のオプションの属性
stageclear	OPは、基礎となる容器内のすべての要素を削除します。
stageclear.options	`StageClear`のオプションの属性
ステージピーク	指定されたインデックスの値でOPを覗きます。
Stagepeek.options	`StagePeek`のオプションの属性
ステージサイズ	Op は、基になるコンテナ内の要素の数を返します。
Stagesize.options	`StageSize`のオプションの属性
statefulrandombinomial <vは数値を拡張します
StatefulStandardnormal <u>	正規分布からランダムな値を出力します。
StatefulStandardnormalv2 <u>	正規分布からランダムな値を出力します。
statefultruncatednormal <u>	切り捨てられた正規分布からランダムな値を出力します。
statefuluniform <u>	一様分布からランダムな値を出力します。
statefuluniformfullint <u>	一様分布からランダムな整数を出力します。
statefuluniformint <u>	一様分布からランダムな整数を出力します。
statonessparametarizedTruncatednormal <v拡張番号>
statellessRandombinomial <wは数字>を拡張します	二項分布から決定論的な擬似乱数を出力します。
StatEllingRandomGammav2 <v拡張番号>	ガンマ分布から決定論的な擬似乱数を出力します。
StatEllingRandomGammav3 <uは数値を拡張します>	ガンマ分布から決定論的な擬似乱数を出力します。
StatEllenseRandomGetalg	デバイスに基づいて、最高のカウンターベースのRNGアルゴリズムを選択します。
StatEllingRandomgetKeycカウンター	デバイスに基づいて最適なアルゴリズムを使用して、シードをキーとカウンターにスクランブルします。
statellessrandomgetkeycounteralg	デバイスに基づいて最高のアルゴリズムを選択し、キーとカウンターにシードをスクランブルします。
StatEllenseRandomNormalV2 <uは数値を拡張します	正規分布から決定論的な擬似乱数値を出力します。
StatEllenseRandompoisson <w拡張番号>	ポアソン分布から決定論的な擬似乱数を出力します。
statelessrandomuniformfullint <v拡張番号>	一様分布から決定論的な擬似乱数ランダム整数を出力します。
statellessrandomuniformfullintv2 <u拡張番号>	一様分布から決定論的な擬似乱数ランダム整数を出力します。
statelessrandomuniformintv2 <uはnumber>> extens>	一様分布から決定論的な擬似乱数ランダム整数を出力します。
statellessrandomuniformv2 <uはnumber>を拡張します	一様分布から決定論的な擬似乱数のランダム値を出力します。
statelessSampledistortedboundingbox <t拡張番号>	決定論的に画像のランダムに歪んだ境界ボックスを生成します。
statelessSampledistortedboundingbox.options	`StatelessSampleDistortedBoundingBox`のオプションの属性
StatelessShuffle <T>	最初の次元に沿ってテンソルをランダムに決定的にシャッフルします。
statelesstruncatednormalv2 <uは数値を拡張します>	切り捨てられた正規分布から決定論的な擬似乱数値を出力します。
statsaggregatorhandlev2
statsaggregatorhandlev2.options	`StatsAggregatorHandleV2`のオプション属性
statsaggregatorsetsummarywriter	summary_writer_interfaceを設定して、指定されたstats_aggregatorを使用して統計を記録します。
StochasticCasttoint <uはnumber>を拡張します	フロートからINTに与えられたテンソルを確率的にキャストします。
stopgrionient <t>	勾配の計算を停止します。
stridedslice <t>	`input` からストライドされたスライスを返します。
stridedslice.options	`StridedSlice`のオプションの属性
stridedsliceassign <t>	`value` を `ref` のスライスされた左辺値参照に代入します。
stridedsliceassign.options	`StridedSliceAssign`のオプションの属性
StridedSlicegrad <u>	`StridedSlice` の勾配を返します。
stridedslicegrad.options	`StridedSliceGrad`のオプションの属性
stringlower	すべての大文字をそれぞれの小文字に変換します。
stringlower.options	`StringLower`のオプションの属性
stringngrams <t拡張番号>	ぼろぼろの文字列データからngramsを作成します。
Stringupper	すべての小文字をそれぞれの大文字に変換します。
stringupper.options	`StringUpper`のオプションの属性
合計<t>	テンソルの次元にわたる要素の合計を計算します。
sum.options	`Sum`のオプションの属性
switchcond <t>	「Pred」によって決定される出力ポートに「データ」を転送します。
同期	このOPが実行されるデバイスを同期します。
一時的な可変<t>	突然変異する可能性があるが、単一ステップ内でのみ持続するテンソルを返します。
companialvariable.options	`TemporaryVariable`のオプションの属性
テンソル配列	指定されたサイズのテンソルの配列。
tensorarray.options	`TensorArray`のオプションの属性
Tensorarrayclose	リソースコンテナからテンソラレイを削除します。
TensorArrayConcat <T>	テンソラレイからの要素を価値 `value`に連結します。
TensorArrayConcat.options	`TensorArrayConcat`のオプションの属性
Tensorarraygather <t>	TensorArray から特定の要素を出力 `value` に収集します。
TensorArrayGather.Options	`TensorArrayGather`のオプションの属性
TensorArraygrad	指定されたハンドルに値の勾配を保存するためのテンソラレイを作成します。
Tensorraygradwithshape	指定されたハンドルに複数の勾配を保存するためのテンソラレイを作成します。
TensorArrayPack <T>
tensorarraypack.options	`TensorArrayPack`のオプションの属性
TensorArrayread <t>	TensorArray から要素を出力 `value` に読み取ります。
TensorArrayScatter	入力値のデータを特定の TensorArray 要素に分散します。
TensorArraySize	TensorArray の現在のサイズを取得します。
TensorArraySplit	入力値のデータを TensorArray 要素に分割します。
TensorArrayUnpack
TensorArrayWrite	要素を tensor_array にプッシュします。
TensorlistConcat <t>	0番目の次元に沿ったリスト内のすべてのテンソルを連結します。
TensOrlistConcat.options	`TensorListConcat`のオプションの属性
TensorListConcatLists
TensOrlistConcatv2 <u>	0番目の次元に沿ったリスト内のすべてのテンソルを連結します。
TensorListelementshape <t拡張番号>	指定されたリストの要素の形状 (テンソルとして)。
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>	TensorList にインデックスを付けて Tensor を作成します。
tensorlistgetitem <t>
TensorListLength	入力テンソルリスト内のテンソルの数を返します。
TensorListPopback <T>	入力リストの最後の要素と、その要素を除くすべてのリストを返します。
TensorListPushBack	最後の要素として渡された `Tensor` と、指定されたリストの他の要素を `input_handle` に持つリストを返します。
TensorListPushBackBatch
TensorListReserve	空の要素を含む指定されたサイズのリスト。
TensorListResize	リストのサイズを変更します。
TensorListScatter	Tensor にインデックスを付けて TensorList を作成します。
TensorListScatterIntoExistingList	入力リスト内のインデックスでテンソルを散布します。
Tensorlistscatterv2	Tensor にインデックスを付けて TensorList を作成します。
TensorListSetItem
TensorListSititem.options	`TensorListSetItem`のオプションの属性
TensorListSplit	テンソルをリストに分割します。
TensorListStack <T>	すべてのテンソルをリストに積み重ねます。
tensorliststack.options	`TensorListStack`のオプションの属性
TensorMapErase	指定されたキーの項目が消去されたテンソルマップを返します。
TensorMapHasKey	指定されたキーがマップ内に存在するかどうかを返します。
TensorMapInsert	指定されたキーと値のペアが挿入された「input_handle」であるマップを返します。
tensormaplookup <u>	テンソルマップ内の指定されたキーから値を返します。
テンソルマップサイズ	入力テンソルマップ内のテンソルの数を返します。
tensormapstackkeys <t>	テンソルマップ内のすべてのキーの Tensor スタックを返します。
tensorscatteradd <t>	「インデックス」に従って、既存のテンソルにスパースの「更新」を追加します。
tensorscattermax <t>	要素ごとの最大値をとるテンソルにスパースアップデートを適用します。
Tensorscattermin <t>
tensorscattersub <t>	「インデックス」に従って既存のテンソルからスパースの「更新」を減算します。
tensorscatterupdate <t>	「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。
tensorstridedsliceupdate <t>	`value` を `input` のスライスされた左辺値参照に代入します。
tensorstridedsliceupdate.options	`TensorStridedSliceUpdate`のオプションの属性
tfrecorddatasetv2	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。
TFRecordDatasetV2.オプション	`TFRecordDatasetV2`のオプションの属性
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。
スレッドプールハンドル	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.options	`ThreadPoolHandle`のオプションの属性
タイル<t>	指定されたテンソルをタイル化してテンソルを構築します。
タイムスタンプ	エポックからの時間を秒単位で提供します。
トブール	テンソルをスカラー述語に変換します。
Topkunique	配列内の TopK の一意の値を並べ替えられた順序で返します。
topkwithunique	並べ替えられた順序でアレイのtopk値を返します。
TPUコンパイル結果	TPU コンパイルの結果を返します。
tpucompilesuchededassert	編集が成功したと主張します。
TPU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。
tpuexecute	TPUデバイスでTPUプログラムをロードおよび実行するOP。
tpuexecuteandupdatevariables	オプションのインプレース変数更新を使用してプログラムを実行する Op。
tpuhandletoprotokey	XRTのUIDハンドルをTensorflowに優しい入力形式に変換します。
tpuordinalselector	TPUコアセレクターOp.
tpupartitionedinput <t>	分割された入力のリストをグループ化する演算。
tpupartitionedinput.options	`TPUPartitionedInput`のオプション属性
tpupartitionedinputv2 <t>	分割された入力のリストをグループ化する演算。
tpupartitionedinputv2.options	`TPUPartitionedInputV2`のオプション属性
tpupartitionedOutput <T>	XLAによってシャードされるテンソルをパーティション化されたリストに非難するOP XLA計算の外側の出力。
tpupartitionedoutput.options	`TPUPartitionedOutput`のオプション属性
tpupartitionedoutputv2 <t>	XLAによってシャードされるテンソルをパーティション化されたリストに非難するOP XLA計算の外側の出力。
tpureplicatedInput <T>	N 個の入力を N ウェイ複製 TPU 計算に接続します。
tpureplicatedinput.options	`TPUReplicatedInput`のオプション属性
tpureplicatedOutput <T>	N-Way Replased TPU計算からN出力を接続します。
tpureplicatemetadata	TPU計算の複製方法を示すメタデータ。
tpureplicatemetadata.options	`TPUReplicateMetadata`のオプションの属性
tpureshardvariables	OPは、指定された状態に変数を使用して変数を変更します。
Tpuroundrobin	TPUコアのラウンドロビンロードバランス。
tridiagonalmatmul <t>	三重対角行列との積を計算します。
tridiagonalsolve <t>	三重対角方程式系を解きます。
tridiagonalsolve.options	`TridiagonalSolve`のオプションの属性
unbatch <t>	単一の出力 Tensor の Batch の操作を逆にします。
unbatch.options	`Unbatch`のオプションの属性
Unbatchgrad <T>	アンバッチのグラデーション。
unbatchgrad.options	`UnbatchGrad`のオプションの属性
非圧縮セレメント	圧縮データセット要素を非圧縮します。
unicodedeCode <t拡張番号>	「入力」の各文字列をユニコードコードポイントのシーケンスにデコードします。
unicodedecode.options	`UnicodeDecode`のオプション属性
Unicodeエンコード	int のテンソルを Unicode 文字列にエンコードします。
unicodeencode.options	`UnicodeEncode`のオプション属性
UniformDequAntize <uはnumber>を拡張します	量子化されたテンソル「入力」で脱量化を実行します。
UniformDequAntize.options	`UniformDequantize`のオプションの属性
UniformQuantize <u>	テンソル「入力」で量子化を実行します。
UniformQuantize.options	`UniformQuantize`のオプションの属性
均一な定量化<t>	量子化されたテンソル「LHS」と量子化されたテンソル「RHS」の量子化された追加を実行して、量子化された「出力」にします。
UniformQuantizedAdd.options	`UniformQuantizedAdd`のオプションの属性
UniformizedClipByValue <T>	量子化されたテンソル「Operand」で値でクリップを実行します。
UniformizedClipbyValue.options	`UniformQuantizedClipByValue`のオプションの属性
均一な定量化されたコンボリューション<u>	量子化されたテンソル「LHS」と量子化されたテンソル「RHS」の量子化された畳み込みを実行します。
均一な定量化volution.options	`UniformQuantizedConvolution`均一な構成のオプション属性
均一定量化されたConvolutionHybrid <v拡張番号>	フロートテンソル「LHS」と量子化されたテンソル「RHS」のハイブリッド量子化された畳み込みを実行します。
均一な定量化されたConvolutionhybrid.options	`UniformQuantizedConvolutionHybrid`のオプションの属性
UniformQuantizedDot <u>	量子化されたテンソル「LHS」と量子化されたテンソル「RHS」の量子化ドットを実行して、量子化された「出力」にします。
UniformQuantizedDot.options	`UniformQuantizedDot`のオプションの属性
UniformQuantizedDothybrid <v拡張番号>	フロートテンソル「LHS」と量子化されたテンソル「RHS」のハイブリッド量子化ドットを実行します。
UniformQuantizedDotHybrid.Options	`UniformQuantizedDotHybrid`のオプションの属性
UniformRequantize <u>	量子化されたテンソル「入力」が与えられた場合、新しい量子化パラメーターでそれを再現します。
UniortRequantize.options	`UniformRequantize`のオプションの属性
ユニーク<t、v拡張番号>	テンソルの軸に沿って一意の要素を見つけます。
固有のデータセット	`input_dataset` の一意の要素を含むデータセットを作成します。
Uniquedataset.options	`UniqueDataset`のオプションの属性
UniqueWithCounts <t、vは数字>を拡張します	テンソルの軸に沿って一意の要素を見つけます。
uravelindex <t拡張番号>	フラットインデックスの配列を座標配列のタプルに変換します。
未分類セグメント結合
UnsortedSegmentJoin.Options	`UnsortedSegmentJoin`のオプションの属性
unstack <t>	ランク`R`テンソルの特定のディメンションを「num」ランク `（r-1）`テンソルに展開します。
unstack.options	`Unstack`のオプションの属性
段階的	OPは軽量のデクエに似ています。
unstage.options	`Unstage`のオプションの属性
アンラップデータセットバリアント
upperbound <uは数字>を拡張します	各行に沿って upper_bound(sorted_search_values,values) を適用します。
VarHandleOp	Variable リソースへのハンドルを作成します。
varhandleop.options	`VarHandleOp`のオプションの属性
可変<t>	ステップ間で持続するテンソルの形式で状態を保持します。
variable.options	`Variable`のオプションの属性
variableshape <t拡張番号>	`resource` が指す変数の形状を返します。
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。
どこ	テンソル内の非ゼロ/真の値の位置を返します。
ここで3 <t>	「条件」に応じて、「x」または「y」から要素を選択します。
ウィンドウ
労働者ハートビート	労働者の心拍音op.
ラップデータセットバリアント
WriteRawProtoサマリー	シリアル化されたプロトの要約を書きます。
xlaconcatnd <t>	concatsは、すべての寸法でテンソルを入力します。
xlaconcatnd.options	`XlaConcatND`のオプション属性
xlarecvfromhost <t>	ホストからテンソルを受け取る操作。
xlarecvtpuembeddingivations	TPUに埋め込みアクティベーションを受信するOP。
xlarecvtpuembeddingdededuplicationdata	埋め込みコアから重複排除データ（インデックスと重み）を受信します。
xlasendtohost	テンソルをホストに送信する操作。
xlasendtpuembeddinggradients	埋め込みテーブルのグラデーション更新を実行するOP。
xlasplitnd <t>	すべての寸法で入力テンソルを分割します。
xlasplitnd.options	`XlaSplitND`のオプション属性
xlog1py <t>	x == 0 の場合は 0 を返し、それ以外の場合は要素ごとに x * log1p(y) を返します。
ゼロ<t>	`dims` で指定された形状のゼロで初期化された定数を作成する演算子。
Zeroslike <t>	x と同じ形状と型を持つゼロのテンソルを返します。

アボート	呼び出されたときにプロセスを中止するための例外を提起します。
abort.options	`Abort`のオプションの属性
全て	テンソルの次元全体で要素の「論理積」を計算します。
all.options	`All`オプションの属性
alltoall <t>	TPU レプリカ間でデータを交換する Op。
Anonymoushashtable	無知の匿名のハッシュテーブルを作成します。
anonymousiteratorv2	イテレーターリソース用のコンテナ。
anonymousiteratorv3	イテレーターリソース用のコンテナ。
AnonymousMemorycache
annymoustidideviceiterator	マルチデバイスイテレーターリソース用のコンテナ。
annymoustidideviceiteratorv3	マルチデバイスイテレーターリソース用のコンテナ。
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の可変ハッシュテーブルを作成します。
annymousmutabledensehashtable.options	`AnonymousMutableDenseHashTable`のオプション属性
AnonymousMutableHashtable	空の匿名の可変ハッシュテーブルを作成します。
AnonymousMutableHashTableOftensors	空の匿名の可変ハッシュテーブルのベクトル値を作成します。
annymousmutablehashtableoftensors.options	`AnonymousMutableHashTableOfTensors`のオプションの属性
匿名ランダムシードゲネレーター
AnonymousSeedGenerator
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。
any.options	`Any`のオプションの属性
ApplyAdagradv2 <T>	adagrad スキームに従って「*var」を更新します。
ApplyAdagradv2.options	`ApplyAdagradV2`のオプション属性
appxtopk <t拡張番号>	min/max k値と入力オペランドのインデックスをおおよその方法で返します。
appxtopk.options	`ApproxTopK`のオプションの属性
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	次にどの変換が起こるかを主張する変換。
assertprevdataset	どの変換が以前に起こったかを主張する変換。
主張	与えられた条件が真であると主張します。
astthat.options	`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。
assight.options	`Assign`のオプションの属性
assightadd <t>	「value」を追加して「ref」を更新します。
assightadd.options	`AssignAdd`のオプションの属性
assightddvariableop	変数の現在の値に値を追加します。
assightsub <t>	'ref' から 'value' を減算して更新します。
assightsub.options	`AssignSub`のオプションの属性
assightsubvariableop	変数の現在の値から値を減算します。
assilevariableop	変数に新しい値を割り当てます。
assightvariableop.options	`AssignVariableOp`のオプション属性
assignvariablexlaconcatnd	concatsは、すべての寸法でテンソルを入力します。

org.tensorflow.op.core

クラス

クラス