org.tensorflow.op.core

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。
AnonymousIteratorV2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。
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
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset次にどの変換が起こるかを表明する変換。
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。
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
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。
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
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。
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
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
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。
連結<T>テンソルを 1 次元に沿って連結します。
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。
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
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
DataServiceDataset.Options DataServiceDataset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。
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
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。
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。
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
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
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。
<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。
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
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。

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
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。
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。
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。
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。
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
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebugデバッグ サポートを使用して Adadelta パラメータをロードします。
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug.Options LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebugのオプション属性
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
LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebugデバッグ サポートを使用して Adagrad 埋め込みパラメータをロードします。
LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug.Options LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebugのオプション属性
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
LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebugデバッグ サポートを使用して ADAM 埋め込みパラメータをロードします。
LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug.Options LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebugのオプション属性
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
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
LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebugデバッグサポートを使用して FTRL 埋め込みパラメータをロードします。
LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug.Options LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebugのオプション属性
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
LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebugデバッグサポートを使用して Momentum 埋め込みパラメータをロードします。
LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug.Options LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebugのオプション属性
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
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。
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug.Options LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebugのオプション属性
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersのオプションの属性
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug.Options LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebugのオプション属性
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
LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebugデバッグ サポートを使用して RMSProp 埋め込みパラメータをロードします。
LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug.Options LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebugのオプション属性
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
LoadTPUEmbedding確率的勾配降下パラメータGradAccumDebug SGD 埋め込みパラメータをロードします。
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebugのオプション属性
LookupTableExport <T, U>テーブル内のすべてのキーと値を出力します。
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。
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>入力を次の反復で使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
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順序付けら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、最小値を持つ (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。
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
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、行列 'a' と行列 'b' の量子化行列乗算を実行します。
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 は数値を拡張>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。
RaggedCountSparseOutput.Options RaggedCountSparseOutputのオプションの属性
RaggedCross <T、U は数値を拡張>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 を拡張し、U> `params` 軸 `0` から `indices` に従って不規則なスライスを収集します。
RaggedRange <U は数値を拡張、T は数値を拡張>指定された数値シーケンスを含む `RaggedTensor` を返します。
RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T> `variant` Tensor を `RaggedTensor` にデコードします。
RaggedTensorToSparse <U> `RaggedTensor` を同じ値を持つ `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。
範囲<T は数値を拡張>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。
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。
受信<T> recv_device 上の send_device から名前付きテンソルを受け取ります。
受信オプションRecvのオプションの属性
RecvTPUEmbeddingActivations TPU 上で埋め込みアクティベーションを受け取る操作。
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.オプションReduceAllのオプションの属性
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
リデュースマックス<T>テンソルの次元全体の要素の最大値を計算します。
ReduceMax.オプション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.オプション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.オプションReduceProdのオプションの属性
ReduceSum <T>テンソルの次元にわたる要素の合計を計算します。
ReduceSum.オプションReduceSumのオプションの属性
参照入力<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.オプションRefEnterのオプションの属性
RefExit <T>現在のフレームを終了して親フレームに戻ります。
参照アイデンティティ<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>入力を次の反復で使用できるようにします。
参照選択<T> `inputs` の `index` 番目の要素を `output` に転送します。
参照スイッチ<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。
RemoteFusedGraphExecuteリモートプロセッサ上でサブグラフを実行します。
チャネルあたりの再量子化範囲チャネルごとの再量子化範囲を計算します。
チャネルごとの再量子化<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量子化します。
<T>の形状を変更する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アキュムレータを global_step の新しい値で更新します。
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>指定された ConditionalAccumulator の平均勾配を抽出します。
リソースApplyAdagradV2 adagrad スキームに従って「*var」を更新します。
ResourceApplyAdagradV2.Options ResourceApplyAdagradV2のオプションの属性
リソース適用AdamWithAmsgrad Adam アルゴリズムに従って「*var」を更新します。
リソースApplyAdamWithAmsgrad.Options ResourceApplyAdamWithAmsgradのオプションの属性
リソースApplyKerasMomentum運動量スキームに従って「*var」を更新します。
リソースApplyKerasMomentum.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 は数値を拡張> 「limit」に達するまで「resource」が指す変数をインクリメントします。
リソース収集<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
リソース収集ND <U>
リソース散乱追加`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。
リソース散乱ディビジョンスパース更新を「resource」で参照される変数に分割します。
リソーススキャッターマックス`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削減します。
リソース散乱分`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削減します。
リソースScatterMulスパース更新を「resource」で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。
ResourceScatterNdAdd.Options ResourceScatterNdAddのオプションの属性
リソースScatterNdMax
ResourceScatterNdMax.Options ResourceScatterNdMaxのオプションの属性
リソース散乱NdMin
ResourceScatterNdMin.Options ResourceScatterNdMinのオプションの属性
リソースScatterNdSub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
リソースScatterNdUpdate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
リソースScatterSub 「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。
リソース散乱更新`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。
リソースSparseApplyAdagradV2 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
リソースSparseApplyKerasMomentum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のオプション属性
リソースStridedSliceAssign `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
TPUEmbeddingAdadeltaParameters の取得Adadelta 埋め込みパラメータを取得します。
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersのオプションの属性
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。
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug.Options RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebugのオプション属性
TPUEmbeddingAdagradパラメータの取得Adagrad 埋め込みパラメータを取得します。
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters.Options RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersのオプションの属性
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。
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug.Options RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebugのオプション属性
TPUEmbeddingADAMパラメータの取得ADAM 埋め込みパラメータを取得します。
TPUEmbeddingADAMParameters.Options の取得RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersのオプションの属性
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。
RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug.Options RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebugのオプション属性
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters中心にある RMSProp 埋め込みパラメータを取得します。
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParametersのオプションの属性
TPUEmbeddingFTRLパラメータの取得FTRL 埋め込みパラメータを取得します。
TPUEmbeddingFTRLParameters.Options の取得RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersのオプションの属性
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。
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug.Options RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebugのオプション属性
TPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters の取得MDL Adagrad Light 埋め込みパラメータを取得します。
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParametersのオプションの属性
TPUEmbeddingMomentumパラメータの取得Momentum 埋め込みパラメータを取得します。
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters.Options RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersのオプションの属性
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebugデバッグサポートを使用して Momentum 埋め込みパラメータを取得します。
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug.Options RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebugのオプション属性
TPUEmbeddingProximalAdagradParameters の取得近位の Adagrad 埋め込みパラメータを取得します。
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersのオプションの属性
取得TPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug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。
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug.Options RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebugのオプション属性
TPUEmbeddingProximalYogiParameters を取得
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersのオプションの属性
取得TPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug.Options RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebugのオプション属性
TPUEmbeddingRMSPropParameters の取得RMSProp 埋め込みパラメータを取得します。
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersのオプションの属性
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebugデバッグサポートを使用して RMSProp 埋め込みパラメータを取得します。
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug.Options RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebugのオプション属性
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
取得TPU埋め込み確率的勾配降下パラメータGradAccumDebug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。
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebugのオプション属性
反転<T>テンソルの特定の次元を反転します。
リバースシーケンス<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
Rngスキップカウンタベースの 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。
RPC RPC リクエストのバッチを実行します。
Rpc.オプションRpcのオプションの属性
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.オプションScaleAndTranslateのオプションの属性
ScaleAndTranslateGrad <T は数値を拡張>
ScaleAndTranslateGrad.オプションScaleAndTranslateGradのオプションの属性
ScatterAdd <T>変数参照にスパース更新を追加します。
ScatterAdd.オプションScatterAddのオプションの属性
散乱ディビジョン<T>変数参照をスパース更新によって分割します。
ScatterDiv.オプションScatterDivのオプションの属性
ScatterMax <T は数値を拡張> 「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.オプションScatterMaxのオプションの属性
ScatterMin <T は数値を拡張> `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.オプションScatterMinのオプションの属性
スキャッターマル<T>スパース更新を変数参照に乗算します。
ScatterMul.オプションScatterMulのオプションの属性
スキャッターンド<U> 「インデックス」に従って新しいテンソルに「更新」を分散します。
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。
ScatterNdAdd.オプション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.オプションScatterNdMaxのオプションの属性
散乱NdMin <T>要素ごとの最小値を計算します。
ScatterNdMin.オプション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.オプション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.オプションScatterNdUpdateのオプションの属性
スキャッターサブ<T>スパース更新を変数参照から減算します。
ScatterSub.オプションScatterSubのオプションの属性
スキャッターアップデート<T>スパース更新を変数参照に適用します。
ScatterUpdate.オプションScatterUpdateのオプションの属性
選択V2 <T>
送信名前付きテンソルをsend_deviceからrecv_deviceに送信します。
送信オプションSendのオプション属性
TPUEmbeddingGradients の送信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> 2 つの数値または文字列のリストの差を計算します。
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.オプションSetSizeのオプションの属性
形状<U は数値を延長>テンソルの形状を返します。
ShapeN <U は数値を拡張>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のオプションの属性
シャッフルデータセットV2
シャッフルデータセットV3
ShuffleDatasetV3.オプションShuffleDatasetV3のオプションの属性
シャットダウン分散型TPU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、サンプルのバッチを作成します。
スキップグラムのオプション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。
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に書き込み/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
SobolSample <T extends Number> 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.オプションSparseApplyAdagradV2のオプションの属性
SparseBincount <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。
SparseBincount.Options SparseBincountのオプションの属性
SparseCountSparseOutput <U は数値を拡張>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。
SparseCountSparseOutput.Options SparseCountSparseOutputのオプションの属性
スパースクロスハッシュスパースおよび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。
スパースクロスV2スパースおよび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。
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.オプションSparseMatrixMatMulのオプションの属性
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。
SparseTensorToCSRSparseMatrix SparseTensor を (バッチ処理された) CSRSparseMatrix に変換します。
スペンス<T は数値を拡張>
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。
スプリットV <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。
<T>を押しますテンソルのシェイプからサイズ 1 の次元を削除します。
スクイーズオプションSqueezeのオプション属性
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に似たステージ値。
ステージ.オプションStageのオプションの属性
ステージクリア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。
StageClear.オプションStageClearのオプション属性
ステージピークOp は、指定されたインデックスの値を調べます。
StagePeek.オプション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.オプションStageSizeのオプションの属性
StatefulRandomBinomial <V extends Number>
ステートフル標準通常<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。
ステートフルユニフォーム<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 extends Number>二項分布から決定論的な擬似乱数を出力します。
StatelessRandomGammaV2 <V は数値を拡張>ガンマ分布から決定論的な擬似乱数を出力します。
StatelessRandomPoisson <W extends Number>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 extends Number>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。
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number>画像に対して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。
StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options StatelessSampleDistortedBoundingBoxのオプションの属性
StatsAggregatorHandleV2
StatsAggregatorHandleV2.Options StatsAggregatorHandleV2のオプションの属性
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。
ストップグラデーション<T>勾配の計算を停止します。
ストライドスライス<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
文字列下位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 extends Number>不規則な文字列データから ngram を作成します。
文字列上部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。
合計オプションSumのオプションの属性
スイッチコンド<T> `data` を `pred` によって決定された出力ポートに転送します。
一時変数<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。
一時変数.オプション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 Tensor の配列。
TensorArray.オプションTensorArrayのオプションの属性
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。
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格納するための TensorArray を作成します。
TensorArrayGradWithShape指定されたハンドルに複数の値の勾配を格納するための TensorArray 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。
TensorForestCreateTreeVariableツリー リソースを作成し、そのリソースへのハンドルを返します。
TensorForestTreeデシリアライズプロトをツリーハンドルに逆シリアル化します
TensorForestTreeIsInitializedOpツリーが初期化されているかどうかを確認します。
TensorForestTreePredict指定された入力データのロジットを出力します。
TensorForestTreeResourceHandleOp TensorForestTreeResource へのハンドルを作成します
TensorForestTreeResourceHandleOp.Options TensorForestTreeResourceHandleOpのオプションの属性
TensorForestTreeSerializeツリーハンドルをプロトにシリアル化します。
TensorForestTreeSizeツリー内のノードの数を取得する
TensorListConcat <T>リスト内のすべてのテンソルを 0 次元に沿って連結します。
TensorListConcat.Options TensorListConcatのオプションの属性
TensorListConcatLists
TensorListConcatV2 <U>リスト内のすべてのテンソルを 0 次元に沿って連結します。
TensorListElementShape <T extends Number>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、その要素以外のすべての要素を含むリストを返します。
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
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 <U>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。
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>
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
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。
トップKUユニーク配列内の TopK の一意の値を並べ替えられた順序で返します。
トップKWithUnique配列内の TopK 値をソートされた順序で返します。
TPUコンパイル結果TPU コンパイルの結果を返します。
TPUコンパイル成功アサートコンパイルが成功したことをアサートします。
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。
TPU実行TPU プログラムを TPU デバイスにロードして実行する Op。
TPU実行と更新変数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。
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のオプションの属性
TPUPartitionedOutput <T> XLA によって分割されるテンソルを分割されたリストに逆多重化する演算

XLA 計算の外で出力します。

TPUPartitionedOutput.Options TPUPartitionedOutputのオプションの属性
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のオプションの属性
TPUReplicatedOutput <T> N ウェイ複製された TPU 計算からの N 出力を接続します。
TPUReplicateMetadata TPU 計算をどのように複製するかを示すメタデータ。
TPUReplicateMetadata.Options TPUReplicateMetadataのオプションの属性
三角マットムル<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.オプションTridiagonalSolveのオプションの属性
TryRpc RPC リクエストのバッチを実行します。
TryRpc.オプションTryRpcのオプションの属性
バッチを解除<T>単一の出力 Tensor の Batch の操作を逆にします。
アンバッチオプション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
要素の圧縮解除圧縮されたデータセット要素を解凍します。
UnicodeDecode <T extends Number> 「input」内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。
UnicodeDecode.オプションUnicodeDecodeのオプションの属性
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.オプションUnicodeEncodeのオプションの属性
一意の<T、V は番号を拡張>テンソルの軸に沿って一意の要素を検索します。
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。
UniqueWithCounts <T、V は数値を拡張>テンソルの軸に沿って一意の要素を検索します。
UnravelIndex <T extends Number>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`segment_ids` に基づいて `inputs` の要素を結合します。
UnsortedSegmentJoin.Options UnsortedSegmentJoinのオプションの属性
スタックを解除<T>階数「R」テンソルの指定された次元を階数「(R-1)」テンソルにアンパックします。
アンスタックのオプションUnstackのオプションの属性
アンステージOp は軽量の Dequeue に似ています。
アンステージオプションUnstageのオプション属性
アンラップデータセットバリアント
UpperBound <U は数値を拡張>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.オプションVarHandleOpのオプションの属性
変数<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。
変数.オプションVariableのオプションの属性
VariableShape <T extends Number> `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。
Where3 <T> 「条件」に応じて、「x」または「y」から要素を選択します。
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概要を書きます。
XlaRecvFromHost <T>ホストからテンソルを受け取る操作。
XlaSendToHostテンソルをホストに送信する操作。
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。
ゼロのような<T> x と同じ形状と型を持つゼロのテンソルを返します。