アボート | 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。 |
すべて | テンソルの次元全体で要素の「論理積」を計算します。 |
AllToAll <T> | TPUレプリカ間でデータを交換するための操作。 |
AnonymousIteratorV2 | イテレータリソースのコンテナ。 |
AnonymousMemoryCache | |
AnonymousMultiDeviceIterator | マルチデバイスイテレータリソースのコンテナ。 |
AnonymousRandomSeedGenerator | |
AnonymousSeedGenerator | |
どれか | テンソルの次元全体で要素の「論理または」を計算します。 |
ApplyAdagradV2 <T> | adagradスキームに従って「* var」を更新します。 |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | 次に発生する変換を表明する変換。 |
AssertThat | 指定された条件が真であることを表明します。 |
<T>を割り当てます | 'value'を割り当てて 'ref'を更新します。 |
AssignAdd <T> | 'value'を追加して 'ref'を更新します。 |
AssignAddVariableOp | 変数の現在の値に値を追加します。 |
AssignSub <T> | 'value'を減算して 'ref'を更新します。 |
AssignSubVariableOp | 変数の現在の値から値を減算します。 |
AssignVariableOp | 変数に新しい値を割り当てます。 |
AutoShardDataset | 入力データセットをシャーディングするデータセットを作成します。 |
BandedTriangularSolve <T> | |
バリア | 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。 |
BarrierClose | 指定されたバリアを閉じます。 |
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。 |
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。 |
BarrierReadySize | 指定されたバリア内の完全な要素の数を計算します。 |
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。 |
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。 |
BatchMatMulV2 <T> | 2つのテンソルのスライスをバッチで乗算します。 |
BatchToSpace <T> | タイプTの4DテンソルのBatchToSpace。 |
BatchToSpaceNd <T> | タイプTのNDテンソルのBatchToSpace。 |
BesselI0 <Tは数値を拡張します> | |
BesselI1 <Tは数値を拡張します> | |
BesselJ0 <Tは数値を拡張します> | |
BesselJ1 <Tは数値を拡張します> | |
BesselK0 <Tは数値を拡張します> | |
BesselK0e <Tは数値を拡張します> | |
BesselK1 <Tは数値を拡張します> | |
BesselK1e <Tは数値を拡張します> | |
BesselY0 <Tは数値を拡張します> | |
BesselY1 <Tは数値を拡張します> | |
ビットキャスト<U> | 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。 |
BlockLSTM <Tは数値を拡張します> | すべてのタイムステップのLSTMセル順伝播を計算します。 |
BlockLSTMGrad <Tは数値を拡張します> | 時系列全体のLSTMセル後方伝搬を計算します。 |
BlockLSTMGradV2 <Tは数値を拡張します> | 時系列全体のLSTMセル後方伝搬を計算します。 |
BlockLSTMV2 <Tは数値を拡張します> | すべてのタイムステップのLSTMセル順伝播を計算します。 |
BoostedTreesAggregateStats | バッチの累積統計の要約を集約します。 |
BoostedTreesBucketize | バケットの境界に基づいて各機能をバケット化します。 |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | 各機能のゲインを計算し、その機能の可能な限り最良の分割情報を返します。 |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | 各機能のゲインを計算し、各ノードの可能な限り最良の分割情報を返します。 |
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | 各機能のゲインを計算し、その機能の可能な限り最良の分割情報を返します。 |
BoostedTreesCenterBias | トレーニングデータ(バイアス)から事前分布を計算し、最初のノードにロジットの事前分布を入力します。 |
BoostedTreesCreateEnsemble | ツリーアンサンブルモデルを作成し、それにハンドルを返します。 |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | 分位ストリームのリソースを作成します。 |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | 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。 |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | BoostedTreesEnsembleResourceへのハンドルを作成します |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | 各例のデバッグ/モデルの解釈可能性の出力。 |
BoostedTreesFlushQuantileSummaries | 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、および成長する統計を取得します。 |
BoostedTreesMakeQuantileSummaries | バッチの分位数の要約を作成します。 |
BoostedTreesMakeStatsSummary | バッチの累積統計の要約を作成します。 |
BoostedTreesPredict | 入力インスタンスで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 | 各分位ストリームリソースに分位サマリーを追加します。 |
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。 |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | 分位ストリームリソースの要約をフラッシュします。 |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | 蓄積された要約に基づいて、各機能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。 |
BoostedTreesSerializeEnsemble | ツリーアンサンブルをプロトにシリアル化します。 |
BoostedTreesSparseAggregateStats | バッチの累積統計の要約を集約します。 |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | 各機能のゲインを計算し、その機能の可能な限り最良の分割情報を返します。 |
BoostedTreesTrainingPredict | 入力インスタンスで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り、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することにより、ツリーアンサンブルを更新します または新しいツリーを開始します。 |
BroadcastDynamicShape <Tは数値を拡張します> | ブロードキャストでs0ops1の形状を返します。 |
BroadcastGradientArgs <Tは数値を拡張します> | ブロードキャストでs0ops1の勾配を計算するための削減インデックスを返します。 |
BroadcastTo <T> | 互換性のある形状の配列をブロードキャストします。 |
バケット化 | 「境界」に基づいて「入力」をバケット化します。 |
CSRSparseMatrixComponents <T> | バッチ `index`でCSRコンポーネントを読み取ります。 |
CSRSparseMatrixToDense <T> | (おそらくバッチ処理された)CSRSparseMatrixを高密度に変換します。 |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | (おそらくバッチ処理された)CSRSparesMatrixをSparseTensorに変換します。 |
CSVDataset | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | 各バッチエントリのCTC損失(対数確率)を計算します。 |
CacheDatasetV2 | |
CheckNumericsV2 <Tは数値を拡張します> | NaN、-Inf、および+ Inf値のテンソルをチェックします。 |
ChooseFastestDataset | |
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。 |
CollectiveGather <Tは数値を拡張します> | 同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に蓄積します。 |
CollectivePermute <T> | 複製されたTPUインスタンス間でテンソルを並べ替える操作。 |
CollectiveReduceV2 <Tは数値を拡張します> | 同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に縮小します。 |
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、 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。 |
CompressElement | データセット要素を圧縮します。 |
ComputeBatchSize | 部分的なバッチを含まないデータセットの静的バッチサイズを計算します。 |
Concat <T> | 1次元に沿ってテンソルを連結します。 |
ConfigureDistributedTPU | 分散TPUシステムの集中構造を設定します。 |
ConfigureTPUEmbedding | 分散TPUシステムでTPUEmbeddingをセットアップします。 |
定数<T> | 定数値を生成する演算子。 |
ConsumeMutexLock | この操作は、 `MutexLock`によって作成されたロックを消費します。 |
ControlTrigger | 何もしません。 |
コピー<T> | CPUからCPUまたはGPUからGPUにテンソルをコピーします。 |
CopyHost <T> | テンソルをホストにコピーします。 |
CountUpTo <Tは数値を拡張します> | 'limit'に達するまで 'ref'をインクリメントします。 |
CrossReplicaSum <Tは数値を拡張します> | 複製されたTPUインスタンス間で入力を合計するための操作。 |
CudnnRNNBackpropV3 <Tは数値を拡張します> | CudnnRNNV3のバックプロパゲーションステップ。 |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <Tは数値を拡張します> | CudnnRNNパラメータを標準形式から使用可能な形式に変換します。 |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <Tは数値を拡張します> | CudnnRNNパラメータを標準形式で取得します。 |
CudnnRNNV3 <Tは数値を拡張します> | cuDNNに裏打ちされたRNN。 |
CumulativeLogsumexp <Tは数値を拡張します> | `axis`に沿ったテンソル` x`の累積積を計算します。 |
DataServiceDataset | |
DatasetCardinality | `input_dataset`のカーディナリティを返します。 |
DatasetFromGraph | 指定された `graph_def`からデータセットを作成します。 |
DatasetToGraphV2 | `input_dataset`を表すシリアル化されたGraphDefを返します。 |
Dawsn <Tは数値を拡張します> | |
DebugGradientIdentity <T> | 勾配デバッグ用のID操作。 |
DebugGradientRefIdentity <T> | 勾配デバッグ用のID操作。 |
DebugIdentity <T> | デバッグ用の非Refタイプの入力テンソルのIDマッピングを提供します。 |
DebugIdentityV2 <T> | Identity V2Opをデバッグします。 |
DebugNanCount | NaN値カウンター操作をデバッグします。 |
DebugNumericSummary | デバッグ数値サマリーOp。 |
DebugNumericSummaryV2 <Uは数値を拡張します> | デバッグ数値の概要V2Op。 |
DecodeImage <Tは数値を拡張します> | decode_bmp、decode_gif、decode_jpeg、decode_pngの関数。 |
DecodePaddedRaw <Tは数値を拡張します> | 文字列のバイトを数値のベクトルとして再解釈します。 |
DecodeProto | opは、シリアル化されたプロトコルバッファメッセージからテンソルにフィールドを抽出します。 |
DeepCopy <T> | `x`のコピーを作成します。 |
DeleteIterator | イテレータリソースのコンテナ。 |
DeleteMemoryCache | |
DeleteMultiDeviceIterator | イテレータリソースのコンテナ。 |
DeleteRandomSeedGenerator | |
DeleteSeedGenerator | |
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。 |
DenseBincount <Uは数値を拡張します> | 整数配列の各値の出現回数をカウントします。 |
DenseCountSparseOutput <U extends Number> | tf.tensor入力に対してスパース出力ビンカウントを実行します。 |
DenseToCSRSparseMatrix | 密なテンソルを(おそらくバッチ処理された)CSRSparseMatrixに変換します。 |
DestroyResourceOp | ハンドルで指定されたリソースを削除します。 |
DestroyTemporaryVariable <T> | 一時変数を破棄し、その最終値を返します。 |
DeviceIndex | 操作が実行するデバイスのインデックスを返します。 |
DirectedInterleaveDataset | `N`データセットの固定リストにある` InterleaveDataset`の代わりになります。 |
DrawBoundingBoxesV2 <Tは数値を拡張します> | 画像のバッチにバウンディングボックスを描画します。 |
DummyIterationCounter | |
DummyMemoryCache | |
DummySeedGenerator | |
DynamicPartition <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。 |
DynamicStitch <T> | `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。 |
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。 |
Eig <U> | 1つまたは複数の正方行列の固有分解を計算します。 |
アインサム<T> | アインシュタインの縮約記法に従ったテンソルの縮約。 |
空の<T> | 指定された形状のテンソルを作成します。 |
EmptyTensorList | 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。 |
EncodeProto | opは、入力テンソルで提供されるprotobufメッセージをシリアル化します。 |
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。 |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup()を使用するコードの移植を容易にします。 |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | SparseTensorからTPUEmbedding入力インデックスをエンキューする操作。 |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup_sparse()を使用するコードの移植を容易にします。 |
PreventShape <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「データ」を使用できるようにします。 |
Erfinv <Tは数値を拡張します> | |
EuclideanNorm <T> | 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。 |
<T>を終了します | 現在のフレームを終了してその親フレームに移動します。 |
ExpandDims <T> | テンソルの形状に1の次元を挿入します。 |
ExperimentalAutoShardDataset | 入力データセットをシャーディングするデータセットを作成します。 |
ExperimentalBytesProducedStatsDataset | `input_dataset`の各要素のバイトサイズをStatsAggregatorに記録します。 |
ExperimentalChooseFastestDataset | |
ExperimentalDatasetCardinality | `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。 |
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset | 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。 |
ExperimentalMatchingFilesDataset | |
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | 最大の操作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。 |
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset | 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。 |
ExperimentalRandomDataset | 疑似乱数を返すデータセットを作成します。 |
ExperimentalRebatchDataset | バッチサイズを変更するデータセットを作成します。 |
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
ExperimentalSlidingWindowDataset | `input_dataset`上で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。 |
ExperimentalSqlDataset | 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。 |
ExperimentalStatsAggregatorSummary | 指定された統計マネージャーによって記録された統計の要約を生成します。 |
ExperimentalUnbatchDataset | 入力の要素を複数の要素に分割するデータセット。 |
Expint <Tは数値を拡張します> | |
ExtractGlimpseV2 | 入力テンソルから垣間見ることができます。 |
ExtractVolumePatches <Tは数値を拡張します> | `input`から` patches`を抽出し、それらを `" depth "`出力ディメンションに配置します。 |
<U>を埋める | スカラー値で満たされたテンソルを作成します。 |
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は数値を拡張します> | |
FusedBatchNormGradV3 <Tは数値を拡張し、Uは数値を拡張します> | バッチ正規化の勾配。 |
FusedBatchNormV3 <Tは数値を拡張し、Uは数値を拡張します> | バッチ正規化。 |
GRUBlockCell <Tは数値を拡張します> | 1タイムステップのGRUセル順伝播を計算します。 |
GRUBlockCellGrad <Tは数値を拡張します> | 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。 |
収集<T> | `インデックス`に従って `params`軸` axis`からスライスを収集します。 |
GatherNd <T> | `params`から` indexes`で指定された形状のテンソルにスライスを収集します。 |
GenerateBoundingBoxProposals | この操作は、arXiv:1506.01497のeq.2に従って、指定されたバウンディングボックス(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。 op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`交差オーバーユニオン(iou)値よりも高いオーバーラップボックスに非最大抑制を適用し、短辺が `未満のボックスを破棄します。 min_size`。 |
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。 |
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の合計の偏導関数を計算する演算を追加しd(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... 場合Options.dx() 値が設定され、それらはいくつかの損失関数の初期シンボリック偏導関数の通りであるL WRT |
GuaranteeConst <T> | 入力テンソルが定数であることをTFランタイムに保証します。 |
ハッシュ表 | 初期化されていないハッシュテーブルを作成します。 |
HistogramFixedWidth <U extends Number> | 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のテンソルを返します。 |
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 テンソル。 |
IgnoreErrorsDataset | エラーを無視して `input_dataset`の要素を含むデータセットを作成します。 |
ImageProjectiveTransformV2 <Tは数値を拡張します> | 指定された変換を各画像に適用します。 |
ImmutableConst <T> | メモリ領域から不変のテンソルを返します。 |
InfeedDequeue <T> | 計算に入力される値のプレースホルダーop。 |
InfeedDequeueTuple | 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。 |
InfeedEnqueue | 単一のテンソル値を計算に供給する操作。 |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | 事前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。 |
InfeedEnqueueTuple | 複数のテンソル値をXLAタプルとして計算にフィードします。 |
InitializeTable | 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。 |
InitializeTableFromDataset | |
InitializeTableFromTextFile | テキストファイルからテーブルを初期化します。 |
InplaceAdd <T> | xの指定された行にvを追加します。 |
InplaceSub <T> | `v`を` x`の指定された行に減算します。 |
InplaceUpdate <T> | 指定された行 'i'を値 'v'で更新します。 |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | ツリーアンサンブルが初期化されているかどうかを確認します。 |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | 分位ストリームが初期化されているかどうかを確認します。 |
IsVariableInitialized | テンソルが初期化されているかどうかを確認します。 |
IsotonicRegression <Uは数値を拡張します> | 等張回帰問題のバッチを解決します。 |
IteratorGetDevice | `resource`が配置されているデバイスの名前を返します。 |
KMC2ChainInitialization | 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。 |
KmeansPlusPlusInitialization | 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次統計量を計算します。 |
LMDBDataset | 1つ以上のLMDBファイルでキーと値のペアを出力するデータセットを作成します。 |
LSTMBlockCell <Tは数値を拡張します> | 1タイムステップのLSTMセル順伝播を計算します。 |
LSTMBlockCellGrad <Tは数値を拡張します> | 1タイムステップのLSTMセル後方伝搬を計算します。 |
LinSpace <Tは数値を拡張> | 間隔で値を生成します。 |
LoadTPUEmbeddingADAMParameters | ADAM埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | デバッグをサポートするADAM埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Adadelta埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | デバッグをサポートするAdadeltaパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters | Adagrad埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | デバッグをサポートするAdagrad埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | 中央に配置されたRMSProp埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingFTRLParameters | FTRL埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | デバッグをサポートするFTRL埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | MDL AdagradLight埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | 運動量埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | デバッグをサポートするMomentum埋め込みパラメーターをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | 近位のAdagrad埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | デバッグサポートを使用して、近位のAdagrad埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | RMSProp埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | デバッグをサポートするRMSProp埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | SGD埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | SGD埋め込みパラメータをロードします。 |
LookupTableExport <T、U> | テーブル内のすべてのキーと値を出力します。 |
LookupTableFind <U> | テーブル内のキーを検索し、対応する値を出力します。 |
LookupTableImport | テーブルの内容を指定されたキーと値に置き換えます。 |
LookupTableInsert | テーブルを更新して、キーを値に関連付けます。 |
LookupTableRemove | キーとそれに関連する値をテーブルから削除します。 |
LookupTableSize | 指定されたテーブルの要素数を計算します。 |
LoopCond | 入力を出力に転送します。 |
LowerBound <Uは数値を拡張します> | 各行に沿ってlower_bound(sorted_search_values、values)を適用します。 |
Lu <T、Uは数値を拡張します> | 1つ以上の正方行列のLU分解を計算します。 |
MakeUnique | 非バッチディメンションのすべての要素を一意にしますが、「近い」 それらの初期値。 |
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。 |
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。 |
MapPeek | Opは、指定されたキーの値を確認します。 |
MapSize | Opは、基になるコンテナ内の要素の数を返します。 |
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)。 |
MapUnstage | Opは、キーに関連付けられた値を削除して返します 基になるコンテナから。 |
MapUnstageNoKey | Opはランダム(キー、値)を削除して返します 基になるコンテナから。 |
MatrixDiagPartV2 <T> | バッチテンソルのバッチ対角部分を返します。 |
MatrixDiagPartV3 <T> | バッチテンソルのバッチ対角部分を返します。 |
MatrixDiagV2 <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 <T> | 指定されたバッチ対角値を持つバッチ対角テンソルを返します。 |
MatrixSetDiagV2 <T> | 新しいバッチ対角値を持つバッチ行列テンソルを返します。 |
MatrixSetDiagV3 <T> | 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。 |
最大<T> | テンソルの次元全体で要素の最大値を計算します。 |
MaxIntraOpParallelismDataset | 最大の操作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。 |
マージ<T> | 利用可能なテンソルの値を `inputs`から` output`に転送します。 |
最小<T> | テンソルの次元全体の要素の最小値を計算します。 |
MirrorPad <T> | ミラーリングされた値でテンソルをパディングします。 |
MirrorPadGrad <T> | `MirrorPad`操作のグラデーション操作。 |
MlirPassthroughOp | main()関数を持つ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。 |
MulNoNan <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。 |
MutableHashTable | 空のハッシュテーブルを作成します。 |
MutableHashTableOfTensors | 空のハッシュテーブルを作成します。 |
ミューテックス | `MutexLock`でロックできるMutexリソースを作成します。 |
MutexLock | ミューテックスリソースをロックします。 |
NcclAllReduce <Tは数値を拡張します> | すべての入力テンソルにわたる縮小を含むテンソルを出力します。 |
NcclBroadcast <Tは数値を拡張します> | 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は数値を拡張します> | `reduction`を使用して` input`を `num_devices`から単一のデバイスに削減します。 |
Ndtri <Tは数値を拡張します> | |
NearestNeighbors | 各点のk最近傍中心を選択します。 |
NextAfter <Tは数値を拡張> | 要素ごとに、 `x2`の方向に` x1`の次の表現可能な値を返します。 |
NextIteration <T> | その入力を次の反復で使用できるようにします。 |
NoOp | 何もしません。 |
NonDeterministicInts <U> | 非決定論的にいくつかの整数を生成します。 |
NonMaxSuppressionV5 <Tは数値を拡張します> | 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、 高い交差オーバーユニオン(IOU)を持つボックスを剪定すると、以前に選択したボックスと重複します。 |
NonSerializableDataset | |
OneHot <U> | ワンホットテンソルを返します。 |
OnesLike <T> | xと同じ形状と型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。 |
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。 |
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。 |
OrderedMapPeek | Opは、指定されたキーの値を確認します。 |
OrderedMapSize | Opは、基になるコンテナ内の要素の数を返します。 |
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) 連想コンテナ。 |
OrderedMapUnstage | Opは、キーに関連付けられた値を削除して返します 基になるコンテナから。 |
OrderedMapUnstageNoKey | Opは、最小の(key、value)要素を削除して返します 基になるコンテナからのキー。 |
OutfeedDequeue <T> | 計算アウトフィードから単一のテンソルを取得します。 |
OutfeedDequeueTuple | 計算アウトフィードから複数の値を取得します。 |
OutfeedEnqueue | 計算アウトフィードでテンソルをキューに入れます。 |
OutfeedEnqueueTuple | 計算アウトフィードで複数のテンソル値をキューに入れます。 |
パッド<T> | テンソルを埋めます。 |
ParallelConcat <T> | 最初の次元に沿って `N`テンソルのリストを連結します。 |
ParallelDynamicStitch <T> | `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。 |
ParseExampleDatasetV2 | DT_STRINGのベクトルとして `Example`プロトを含む` input_dataset`を、解析された特徴を表す `Tensor`または` SparseTensor`オブジェクトのデータセットに変換します。 |
ParseExampleV2 | tf.Exampleプロトのベクトル(文字列として)を型付きテンソルに変換します。 |
ParseSequenceExampleV2 | tf.io.SequenceExampleプロトのベクトル(文字列として)を型付きテンソルに変換します。 |
プレースホルダー<T> | 計算に入力される値のプレースホルダーop。 |
PlaceholderWithDefault <T> | 出力が供給されないときに `input`を通過するプレースホルダーop。 |
事前線形化 | 1つのテンソル値を不透明なバリアントテンソルに線形化する操作。 |
PrelinearizeTuple | 複数のテンソル値を不透明なバリアントテンソルに線形化する操作。 |
PrimitiveOp | 単一のOperation 裏打ちされたOp 実装の基本クラス。 |
印刷 | 文字列スカラーを出力します。 |
PrivateThreadPoolDataset | カスタムスレッドプールを使用して `input_dataset`を計算するデータセットを作成します。 |
製品<T> | テンソルの次元全体の要素の積を計算します。 |
QuantizedConcat <T> | 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。 |
QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | チャネルごとにQuantizedConv2Dを計算します。 |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedDepthwiseConv2D <V> | 量子化された深さ方向のConv2Dを計算します。 |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | バイアスを使用して量子化された深さ方向のConv2Dを計算します。 |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | バイアスとReluを使用して量子化された深さ方向のConv2Dを計算します。 |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | バイアス、Relu、および再量子化を使用して、量子化された深さ方向のConv2Dを計算します。 |
QuantizedMatMulWithBias <W> | バイアス加算を使用して、行列 `b`による` a`の量子化された行列乗算を実行します。 |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | バイアス加算とrelu融合を使用して、行列 `b`による` a`の量子化行列乗算を実行します。 |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | バイアスaddとreluを使用して、行列 `b`による` a`の量子化行列乗算を実行し、融合を再量子化します。 |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedReshape <T> | Reshape opに従って、量子化されたテンソルを再形成します。 |
RaggedBincount <Uは数値を拡張します> | 整数配列の各値の出現回数をカウントします。 |
RaggedCountSparseOutput <U extends Number> | 不規則なテンソル入力に対してスパース出力ビンカウントを実行します。 |
RaggedCross <T、Uは数値を拡張します> | テンソルのリストから特徴クロスを生成し、それをRaggedTensorとして返します。 |
RaggedGather <TはNumber、Uを拡張します> | `インデックス`に従って `params`軸` 0`から不規則なスライスを収集します。 |
RaggedRange <Uは数値を拡張し、Tは数値を拡張します> | 指定された数値のシーケンスを含む `RaggedTensor`を返します。 |
RaggedTensorFromVariant <UはNumber、Tを拡張します> | `variant`テンソルを` RaggedTensor`にデコードします。 |
RaggedTensorToSparse <U> | `RaggedTensor`を同じ値の` 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、その形状を変更する可能性があります。 |
RaggedTensorToVariant | `RaggedTensor`を` variant`テンソルにエンコードします。 |
範囲<Tは数値を拡張> | 一連の数字を作成します。 |
ランク | テンソルのランクを返します。 |
ReadVariableOp <T> | 変数の値を読み取ります。 |
RebatchDataset | バッチサイズを変更するデータセットを作成します。 |
RebatchDatasetV2 | バッチサイズを変更するデータセットを作成します。 |
Recv <T> | recv_deviceのsend_deviceから指定されたテンソルを受信します。 |
RecvTPUEmbeddingActivations | TPUに埋め込みアクティベーションを受信する操作。 |
ReduceAll | テンソルの次元全体で要素の「論理積」を計算します。 |
ReduceAny | テンソルの次元全体で要素の「論理または」を計算します。 |
ReduceMax <T> | テンソルの次元全体で要素の最大値を計算します。 |
ReduceMin <T> | テンソルの次元全体の要素の最小値を計算します。 |
ReduceProd <T> | テンソルの次元全体の要素の積を計算します。 |
ReduceSum <T> | テンソルの次元全体の要素の合計を計算します。 |
RefEnter <T> | 子フレームを作成または検索し、子フレームで「データ」を使用できるようにします。 |
RefExit <T> | 現在のフレームを終了してその親フレームに移動します。 |
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 `inputs`から` output`に転送します。 |
RefNextIteration <T> | その入力を次の反復で使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> | 参照テンソル `data`を` pred`によって決定された出力ポートに転送します。 |
RegisterDataset | データセットをtf.dataサービスに登録します。 |
RemoteFusedGraphExecute | リモートプロセッサでサブグラフを実行します。 |
RequantizationRangePerChannel | チャネルごとの再量子化範囲を計算します。 |
RequantizePerChannel <U> | チャネルごとに既知の最小値と最大値を使用して入力を再定量化します。 |
形を変える<T> | テンソルの形状を変更します。 |
ResourceAccumulatorApplyGradient | 特定のアキュムレータにグラデーションを適用します。 |
ResourceAccumulatorNumAccumulated | 指定されたアキュムレータに集約されたグラデーションの数を返します。 |
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。 |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Adamアルゴリズムに従って「* var」を更新します。 |
ResourceApplyKerasMomentum | 運動量スキームに従って「* var」を更新します。 |
ResourceConditionalAccumulator | 勾配を集約するための条件付きアキュムレータ。 |
ResourceCountUpTo <T extends Number> | '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 `resource`が指す変数からスライスを収集します。 |
ResourceGatherNd <U> | |
ResourceScatterAdd | `resource`によって参照される変数にスパース更新を追加します。 |
ResourceScatterDiv | スパース更新を `resource`によって参照される変数に分割します。 |
ResourceScatterMax | `max`操作を使用して、` resource`によって参照される変数へのスパース更新を減らします。 |
ResourceScatterMin | `min`操作を使用して、` resource`によって参照される変数へのスパース更新を減らします。 |
ResourceScatterMul | スパース更新を `resource`によって参照される変数に乗算します。 |
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。 |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdSub | 変数内の個々の値またはスライスにスパース減算を適用します。 |
ResourceScatterNdUpdate | 指定された内の個々の値またはスライスにスパース `updates`を適用します `インデックス`に従って変数。 |
ResourceScatterSub | `resource`によって参照される変数からスパース更新を減算します。 |
ResourceScatterUpdate | `resource`によって参照される変数にスパース更新を割り当てます。 |
ResourceSparseApplyAdagradV2 | adagradスキームに従って、「* var」および「* accum」の関連エントリを更新します。 |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | 運動量スキームに従って、「* var」および「* accum」の関連エントリを更新します。 |
ResourceStridedSliceAssign | `ref`のスライスされたl値参照に` value`を割り当てます。 |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | ADAM埋め込みパラメータを取得します。 |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | デバッグサポートを使用してADAM埋め込みパラメータを取得します。 |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Adadelta埋め込みパラメータを取得します。 |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | デバッグサポートを使用してAdadelta埋め込みパラメータを取得します。 |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Adagrad埋め込みパラメータを取得します。 |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | デバッグサポートを使用してAdagrad埋め込みパラメータを取得します。 |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | 中央に配置されたRMSProp埋め込みパラメーターを取得します。 |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | FTRL埋め込みパラメータを取得します。 |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | デバッグサポートを使用してFTRL埋め込みパラメータを取得します。 |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | MDL AdagradLight埋め込みパラメーターを取得します。 |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | 運動量埋め込みパラメータを取得します。 |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | デバッグサポートを使用してMomentum埋め込みパラメーターを取得します。 |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | 近位アダグラード埋め込みパラメータを取得します。 |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | デバッグサポートを使用して、近位のAdagrad埋め込みパラメータを取得します。 |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | RMSProp埋め込みパラメーターを取得します。 |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | デバッグをサポートするRMSProp埋め込みパラメーターを取得します。 |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | SGD埋め込みパラメータを取得します。 |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | デバッグサポートを使用してSGD埋め込みパラメータを取得します。 |
リバース<T> | テンソルの特定の寸法を反転します。 |
ReverseSequence <T> | 可変長スライスを反転します。 |
RngSkip | カウンターベースのRNGのカウンターを進めます。 |
ロール<T> | テンソルの要素を軸に沿って回転させます。 |
Rpc | RPCリクエストのバッチを実行します。 |
SamplingDataset | 別のデータセットのコンテンツ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。 |
ScaleAndTranslate | |
ScaleAndTranslateGrad <Tは数値を拡張します> | |
ScatterAdd <T> | 変数参照にスパース更新を追加します。 |
ScatterDiv <T> | 変数参照をスパース更新で除算します。 |
ScatterMax <Tは数値を拡張します> | `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。 |
ScatterMin <Tは数値を拡張します> | `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。 |
ScatterMul <T> | スパース更新を変数参照に乗算します。 |
ScatterNd <U> | 「インデックス」に従って、「更新」を新しいテンソルに分散します。 |
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。 |
ScatterNdMax <T> | 要素ごとの最大値を計算します。 |
ScatterNdMin <T> | 要素ごとの最小値を計算します。 |
ScatterNdNonAliasingAdd <T> | 個々の値またはスライスを使用して、 `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 `updates`から。 |
ScatterNdSub <T> | 変数内の個々の値またはスライスにスパース減算を適用します。 |
ScatterNdUpdate <T> | 指定された内の個々の値またはスライスにスパース `updates`を適用します `インデックス`に従って変数。 |
ScatterSub <T> | 変数参照へのスパース更新を減算します。 |
ScatterUpdate <T> | 変数参照にスパース更新を適用します。 |
SelectV2 <T> | |
送信 | 指定されたテンソルをsend_deviceからrecv_deviceに送信します。 |
SendTPUEmbeddingGradients | 埋め込みテーブルの勾配更新を実行します。 |
SetDiff1d <T、Uは数値を拡張します> | 数値または文字列の2つのリスト間の差を計算します。 |
SetSize | 入力 `set`の最後の次元に沿った一意の要素の数。 |
形状<Uは数値を拡張> | テンソルの形状を返します。 |
ShapeN <Uは数値を拡張します> | テンソルの形状を返します。 |
ShardDataset | このデータセットの1 / `num_shards`のみを含む` Dataset`を作成します。 |
ShuffleAndRepeatDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV3 | |
ShutdownDistributedTPU | 実行中の分散TPUシステムをシャットダウンします。 |
サイズ<Uは数値を拡張> | テンソルのサイズを返します。 |
スキップグラム | テキストファイルを解析し、例のバッチを作成します。 |
SleepDataset | |
スライス<T> | 'input'からスライスを返します。 |
SlidingWindowDataset | `input_dataset`上でスライディングウィンドウを渡すデータセットを作成します。 |
スナップショット<T> | 入力テンソルのコピーを返します。 |
スナップショットデータセット | スナップショットへの書き込み/スナップショットからの読み取りを行うデータセットを作成します。 |
SobolSample <Tは数値を拡張します> | ソボル列からポイントを生成します。 |
SpaceToBatchNd <T> | タイプTのNDテンソルのSpaceToBatch。 |
SparseApplyAdagradV2 <T> | adagradスキームに従って、「* var」および「* accum」の関連エントリを更新します。 |
SparseBincount <U extends Number> | 整数配列の各値の出現回数をカウントします。 |
SparseCountSparseOutput <U extends Number> | スパーステンソル入力に対してスパース出力ビンカウントを実行します。 |
SparseCrossHashed | スパーステンソルとデンステンソルのリストからスパースクロスを生成します。 |
SparseCrossV2 | スパーステンソルとデンステンソルのリストからスパースクロスを生成します。 |
SparseMatrixAdd | 2つのCSR行列、C =アルファ* A +ベータ* Bのスパース加算。 |
SparseMatrixMatMul <T> | 行列-疎行列と密行列を乗算します。 |
SparseMatrixMul | スパース行列と密テンソルの要素ごとの乗算。 |
SparseMatrixNNZ | `sparse_matrix`の非ゼロの数を返します。 |
SparseMatrixOrderingAMD | `input`のおおよその最小度(AMD)の順序を計算します。 |
SparseMatrixSoftmax | CSRSparseMatrixのソフトマックスを計算します。 |
SparseMatrixSoftmaxGrad | SparseMatrixSoftmax操作の勾配を計算します。 |
SparseMatrixSparseCholesky | `input`のスパースコレスキー分解を計算します。 |
SparseMatrixSparseMatMul | スパース行列-2つのCSR行列 `a`と` b`を乗算します。 |
SparseMatrixTranspose | CSRSparseMatrixの内部(行列)次元を転置します。 |
SparseMatrixZeros | 形状が `dense_shape`のすべてゼロのCSRSparseMatrixを作成します。 |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | SparseTensorを(おそらくバッチ処理された)CSRSparseMatrixに変換します。 |
スペンス<Tは数を拡張します> | |
分割<T> | テンソルを1次元に沿って `num_split`テンソルに分割します。 |
SplitV <T> | テンソルを1次元に沿って `num_split`テンソルに分割します。 |
スクイーズ<T> | テンソルの形状からサイズ1の寸法を削除します。 |
スタック<T> | `N`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。 |
ステージ | 軽量エンキューと同様のステージ値。 |
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。 |
StagePeek | Opは、指定されたインデックスの値を確認します。 |
StageSize | Opは、基になるコンテナ内の要素の数を返します。 |
StatefulRandomBinomial <Vは数値を拡張します> | |
StatefulStandardNormal <U> | 正規分布からランダムな値を出力します。 |
StatefulStandardNormalV2 <U> | 正規分布からランダムな値を出力します。 |
StatefulTruncatedNormal <U> | 切断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。 |
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number> | |
StatelessRandomBinomial <Wは数値を拡張します> | 二項分布から決定論的な疑似乱数を出力します。 |
StatelessRandomGammaV2 <Vは数値を拡張します> | ガンマ分布から決定論的な疑似乱数を出力します。 |
StatelessRandomPoisson <Wは数値を拡張します> | ポアソン分布から決定論的な疑似乱数を出力します。 |
StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number> | 一様分布から決定論的疑似乱数ランダム整数を出力します。 |
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number> | 画像のランダムに歪んだ境界ボックスを決定論的に生成します。 |
StatsAggregatorHandleV2 | |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | 指定されたstats_aggregatorを使用して統計を記録するようにsummary_writer_interfaceを設定します。 |
StopGradient <T> | 勾配計算を停止します。 |
StridedSlice <T> | `input`からストライドスライスを返します。 |
StridedSliceAssign <T> | `ref`のスライスされたl値参照に` value`を割り当てます。 |
StridedSliceGrad <U> | `StridedSlice`のグラデーションを返します。 |
StringLower | すべての大文字をそれぞれの小文字に変換します。 |
StringNGrams <Tは数値を拡張します> | 不規則な文字列データからngramを作成します。 |
StringUpper | すべての小文字をそれぞれの大文字の置換に変換します。 |
合計<T> | テンソルの次元全体の要素の合計を計算します。 |
SwitchCond <T> | `pred`によって決定された出力ポートに` data`を転送します。 |
TPUCompilationResult | TPUコンパイルの結果を返します。 |
TPUCompileSucceededAssert | コンパイルが成功したことを表明します。 |
TPUEmbeddingActivations | TPU埋め込みの差別化を可能にする操作。 |
TPUExecute | TPUデバイスにTPUプログラムをロードして実行する操作。 |
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操作。 |
TPUOrdinalSelector | TPUコアセレクターOp。 |
TPUPartitionedInput <T> | パーティション化された入力のリストをグループ化する操作。 |
TPUPartitionedOutput <T> | XLAによってシャーディングされるテンソルをパーティション化されたリストに逆多重化する演算 XLA計算の外部に出力します。 |
TPUReplicateMetadata | TPU計算を複製する方法を示すメタデータ。 |
TPUReplicatedInput <T> | N個の入力をN方向に複製されたTPU計算に接続します。 |
TPUReplicatedOutput <T> | N方向に複製されたTPU計算からのN個の出力を接続します。 |
TemporaryVariable <T> | 変化する可能性があるが、単一のステップ内でのみ持続するテンソルを返します。 |
TensorArray | 指定されたサイズのテンソルの配列。 |
TensorArrayClose | TensorArrayをリソースコンテナから削除します。 |
TensorArrayConcat <T> | TensorArrayの要素を値 `value`に連結します。 |
TensorArrayGather <T> | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayGrad | Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle. |
TensorArrayGradWithShape | Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. |
TensorArrayPack <T> | |
TensorArrayRead <T> | Read an element from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayScatter | Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements. |
TensorArraySize | Get the current size of the TensorArray. |
TensorArraySplit | Split the data from the input value into TensorArray elements. |
TensorArrayUnpack | |
TensorArrayWrite | 要素をtensor_arrayにプッシュします。 |
TensorForestCreateTreeVariable | Creates a tree resource and returns a handle to it. |
TensorForestTreeDeserialize | Deserializes a proto into the tree handle |
TensorForestTreeIsInitializedOp | Checks whether a tree has been initialized. |
TensorForestTreePredict | Output the logits for the given input data |
TensorForestTreeResourceHandleOp | Creates a handle to a TensorForestTreeResource |
TensorForestTreeSerialize | Serializes the tree handle to a proto |
TensorForestTreeSize | Get the number of nodes in a tree |
TensorListConcat <T> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListConcatLists | |
TensorListConcatV2 <U> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListElementShape <T extends Number> | The shape of the elements of the given list, as a tensor. |
TensorListFromTensor | Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`. |
TensorListGather <T> | Creates a Tensor by indexing into the TensorList. |
TensorListGetItem <T> | |
TensorListLength | Returns the number of tensors in the input tensor list. |
TensorListPopBack <T> | Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element. |
TensorListPushBack | Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`. |
TensorListPushBackBatch | |
TensorListReserve | List of the given size with empty elements. |
TensorListResize | Resizes the list. |
TensorListScatter | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListScatterIntoExistingList | Scatters tensor at indices in an input list. |
TensorListScatterV2 | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListSetItem | |
TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
TensorListStack <T> | リスト内のすべてのテンソルをスタックします。 |
TensorMapErase <U> | Returns a tensor map with item from given key erased. |
TensorMapHasKey | Returns whether the given key exists in the map. |
TensorMapInsert | Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. |
TensorMapLookup <U> | Returns the value from a given key in a tensor map. |
TensorMapSize | Returns the number of tensors in the input tensor map. |
TensorScatterAdd <T> | Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterMax <T> | |
TensorScatterMin <T> | |
TensorScatterSub <T> | Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterUpdate <T> | Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. |
TensorStridedSliceUpdate <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. |
ThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
ThreadPoolHandle | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
Tile <T> | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
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。 |
ToBool | Converts a tensor to a scalar predicate. |
TopKUnique | Returns the TopK unique values in the array in sorted order. |
TopKWithUnique | Returns the TopK values in the array in sorted order. |
TridiagonalMatMul <T> | Calculate product with tridiagonal matrix. |
TridiagonalSolve <T> | Solves tridiagonal systems of equations. |
TryRpc | RPCリクエストのバッチを実行します。 |
Unbatch <T> | 単一出力テンソルのバッチの操作を逆にします。 |
UnbatchGrad <T> | アンバッチの勾配。 |
UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
UnicodeDecode <T extends Number> | `input`の各文字列を一連のUnicodeコードポイントにデコードします。 |
UnicodeEncode | Encode a tensor of ints into unicode strings. |
Unique <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
UniqueWithCounts <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UnravelIndex <T extends Number> | Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. |
UnsortedSegmentJoin | Joins the elements of `inputs` based on `segment_ids`. |
Unstack <T> | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
Unstage | Opは軽量のデキューに似ています。 |
UnwrapDatasetVariant | |
UpperBound <U extends Number> | Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
VarIsInitializedOp | Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. |
変数<T> | ステップ間で持続するテンソルの形で状態を保持します。 |
VariableShape <T extends Number> | Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. |
Where | Returns locations of nonzero / true values in a tensor. |
Where3 <T> | Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`. |
WorkerHeartbeat | Worker heartbeat op. |
WrapDatasetVariant | |
WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
XlaRecvFromHost <T> | An op to receive a tensor from the host. |
XlaSendToHost | An op to send a tensor to the host. |
Xlog1py <T> | Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise. |
Zeros <T> | An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. |
ZerosLike <T> | Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x. |