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。
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
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。
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
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。
データセットの完成`tf.data.Options` を `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
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
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。

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。
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
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
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebugデバッグサポートを備えた周波数推定器埋め込みパラメータをロードします。
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug.Options LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebugのオプション属性
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。
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> `QuantizeAndDequantizeV4` の勾配を返します。
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、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。
RaggedTensorToVariantGradient <U> `RaggedTensorToVariant` の勾配を計算するために使用されるヘルパー。
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>入力を次の反復で利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。
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のオプション属性
Resourceapplyadamwithamsgrad Adam Algorithm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。
リソースApplyKerasMomentum.Options ResourceApplyKerasMomentumのオプションの属性
ResourceConditionAlaccumator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> 「リソース」が「リソース」が「制限」に達するまで指定された増分変数。
ResourceGather <u> 「インデックス」に従って「リソース」によって指された変数からスライスを収集します。
ResourceGather.options 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、`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。
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まばらな追加を適用します。
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特定の値内の個々の値またはスライスにスパース「更新」を適用します

「インデックス」に従って変数。

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 `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」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のオプション属性
ResourcestridedSliceAsSign 「ref」のスライスされたL値参照に「値」を割り当てます。
ResourcestridedSliceasSign.options ResourceStridedSliceAssignのオプションの属性
retiveetpuembeddingadadeltaparametersアダデルタ埋め込みパラメーターを取得します。
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersのオプションの属性
retiveTpuembeddingadadeltaparametersgradaccumdebugデバッグサポートを使用して、アダデルタの埋め込みパラメーターを取得します。
retiveTpuembeddingadadeltaparametersgradaccumdebug.options RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug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
retiveTpuembeddingadagradparametersgradaccumdebugデバッグサポートを使用して、Adagrad Embeddingパラメーターを取得します。
retiveTpuembeddingadagradparametersgradaccumdebug.options RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebugのgradaccumdebugのオプション属性
retiveTpuembeddingdingAdamparameters 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
retiveTpuembeddingdingadamparametersgradaccumdebugデバッグサポートを使用して、Adam Embeddingパラメーターを取得します。
retiveTpuembeddingdangAdamparametersgradaccumdebug.options RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug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
retiveTpuembeddingfRequenceStimatorParametersgradaccumdebugデバッグサポートを使用して、周波数推定器埋め込みパラメーターを取得します。
retiveTpuembeddingfRequenceStimatorParametersgradaccumdebug.options RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebugのオプション属性frequenceStimatorParametersgradaccumdebug
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
retiveetpuembeddingftrlparametersgradaccumdebugデバッグサポートを使用して、FTRL埋め込みパラメーターを取得します。
retiveetpuembeddingftrlparametersgradaccumdebug.options RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebugのオプション属性
retiveetpuembeddingmdladagradlightparameters 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
retiveTpuembeddingmomentumparameters運動量埋め込みパラメーターを取得します。
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters.Options RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersのオプションの属性
retiveTpuembeddingmomentumparametersgradaccumdebugデバッグサポートを使用して、運動量埋め込みパラメーターを取得します。
retiveTpuembeddingmomentumparametersgradaccumdebug.options RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebugのオプション属性
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
retiveTpuembeddingpromaladagradparametersgradaccumdebugデバッグサポートを使用して、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。
retiveTpuembeddingpromaladagradparametersgradaccumdebug.options RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebugのオプション属性
retiveTpuembeddingpromixalyogiparameters
retiveetpuembeddingproximalyogiparameters.options RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersのオプションの属性
retiveTpuembeddingpromixalyogiparametersgradaccumdebug
retiveTpuembeddingpromixalyogiparametersgradaccumdebug.options RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebugのオプション属性
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
retiveTpuembeddingrmspparametersgradaccumdebugデバッグサポートを使用して、RMSPROP埋め込みパラメーターを取得します。
retiveTpuembeddingrmspparametersgradaccumdebug.options RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebugのオプション属性
retiveTpuembeddingStochasticGradientDescentParameters SGD埋め込みパラメーターを取得します。
retiveTpuembeddingStochasticGradientDescentParameters.options RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersのオプション属性
retiveTpuembeddingStochasticGradientDescentParametersGradaccumdebugデバッグサポートを使用して、SGD埋め込みパラメーターを取得します。
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebugのオプション属性
逆<t>テンソルの特定の次元を反転します。
ReverseSequence <T>可変長スライスを逆転させます。
ReverseSequence.options ReverseSequenceのオプションの属性
riscabs <t拡張番号>
riscadd <tは数字>を拡張しますx + y要素を返します。
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.オプション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.オプション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>軸に沿ってテンソルの要素を転がします。
samplingdataset別のデータセットの内容のベルヌーリサンプルを採取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拡張番号>
ScaleAndTranslateGrad.オプションScaleAndTranslateGradのオプションの属性
散布<t>スパースアップデートを変数参照に追加します。
ScatterAdd.オプションScatterAddのオプションの属性
scatterdiv <t>スパースアップデートによって変数参照を分割します。
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、スパースアップデートを変数参照に削減します。
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、スパースアップデートを変数参照に削減します。
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.オプションScatterMulのオプションの属性
scatternd <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まばらな追加を適用します。
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「入力」にスパース追加を適用します

インデックス「インデックス」に従って「更新」から。

scatterndsub <t>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>特定の値内の個々の値またはスライスにスパース「更新」を適用します

「インデックス」に従って変数。

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>スパースアップデート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
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2 つの数値または文字列のリストの差を計算します。
SetSize入力「set」の最後の次元に沿った一意の要素の数。
SetSize.オプション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。
Sharddatasetこのデータセットの1/「num_shards」のみを含む「データセット」を作成します。
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
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。
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
sleepdataset
スライス<t> 「入力」からスライスを返します。
SlidingWindowDataset `input_dataset` にスライディング ウィンドウを渡すデータセットを作成します。
スナップショット<t>入力テンソルのコピーを返します。
SnapShotDataset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拡張番号> SOBOLシーケンスからポイントを生成します。
spacetobatchnd <t>タイプTのndテンソル用の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。
sparsecrossv2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。
sparsematrixadd 2つのCSRマトリックスのスパース追加、c = alpha * a + beta * B.
sparsematrixmatmul <t> Matrix-Multipries密なマトリックスを備えたスパースマトリックス。
sparsematrixmatmul.options SparseMatrixMatMulのオプション属性
sparsematrixmul密なテンソルを備えたスパースマトリックスの要素ごとの乗算。
Sparsematrixnnz `sparse_matrix`の非ゼロの数を返します。
sparsematrixorderingamd 「入力」のおおよその最小度（AMD）順序を計算します。
SparsematrixSoftMax csrsparsematrixのソフトマックスを計算します。
sparsematrixsoftmaxgrad SparsematrixSoftMax opの勾配を計算します。
sparsematrixsparsecholesky 「入力」のまばらな胆嚢分解を計算します。
sparsematrixsparsematmulスパルスマトリックスマルチプリーズ2つのCSRマトリックス「a」と「b」。
sparsematrixsparsematmul.options SparseMatrixSparseMatMulのオプションの属性
SparsematrixTranspose CSRSPARSEMATRIXの内部（マトリックス）寸法を転置します。
sparsematrixtranspose.options SparseMatrixTransposeのオプションの属性
Sparsematrixzeros形状「Dense_shape」を備えたAll-Zeros csrsparsematrixを作成します。
sparsetensortocsrsparsematrix SparsetEnsorを（おそらくバッチ）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。
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。
スクイーズオプションSqueezeのオプションの属性
スタック<t> `n` rank-` r`テンソルのリストを1つのランク `（r+1）`テンソルに詰めます。
stack.options 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
stageclear 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
ステージングしますOPは、基礎となる容器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>均一な分布からランダムな整数を出力します。
statefuluniformint <u>均一な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。
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の決定論的な疑似ランダム値を出力します。
StatEllenseRandompoisson <w拡張番号>ポアソン分布からの決定論的な疑似ランダム乱数を出力します。
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>を拡張します均一な分布からの決定論的な疑似ランダム値を出力します。
statelessSampledistortedboundingbox <t拡張番号>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
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のオプションの属性
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。
stopgrionient <t>勾配計算を停止します。
stridedslice <t> 「入力」から伸びたスライスを返します。
stridedslice.options StridedSliceのオプションの属性
stridedsliceassign <t> 「ref」のスライスされたL値参照に「値」を割り当てます。
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>テンソルの寸法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。
一時的な可変<t>変異する可能性のあるテンソルを返しますが、単一のステップ内でのみ持続します。
companialvariable.options TemporaryVariableのオプションの属性
テンソラレイ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>テンソラレイから出力「値」に特定の要素を収集します。
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。
テンソラレイズTensorArray の現在のサイズを取得します。
Tensorraysplitデータを入力値からテンソラレイ要素に分割します。
Tensorarrayunpack
TensorArrayWrite要素を tensor_array にプッシュします。
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>テンソルとして、指定されたリストの要素の形状。
Tensorlistfromtensor積み重ねられたときに「テンソル」の価値を持つテンソルリストを作成します。
Tensorlistgather <t>テンソルリストにインデックスを付けてテンソルを作成します。
tensorlistgetitem <t>
TensorListlength入力テンソルリスト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空の要素を持つ指定されたサイズのリスト。
Tensorlistresizeリストを変更します。
TensorListScatter Tensor にインデックスを付けて TensorList を作成します。
tensorlistscatterintoexistinglist入力リストのインデックスでテンソルを散乱させます。
Tensorlistscatterv2 Tensor にインデックスを付けて TensorList を作成します。
TENSORLISSTITITEM
TensorListSplitテンソルをリストに分割します。
TensorListStack <T>リスト内のすべてのテンソルをスタックします。
tensorliststack.options TensorListStackのオプションの属性
Tensormaperase指定されたキーの消去からアイテムを使用してテンソルマップを返します。
Tensormaphaskey指定されたキーがマップ内に存在するかどうかを返します。
tensormapinsert指定されたキー値ペアが挿入された「input_handle」であるマップを返します。
tensormaplookup <u>テンソル マップ内の指定されたキーから値を返します。
tensormapsize入力テンソルマップのテンソルの数を返します。
tensormapstackkeys <t>テンソルマップのすべてのキーのテンソルスタックを返します。
tensorscatteradd <t> 「インデックス」に従って既存のテンソルにスパース「更新」を追加します。
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「更新」を減算します。
tensorscatterupdate <t> 「インデックス」に従って「更新」を既存のテンソルに分散させます。
tensorstridedsliceupdate <t> 「入力」のスライスされたL値参照に「値」を割り当てます。
tensorstridedsliceupdate.options TensorStridedSliceUpdateのオプションの属性
threadpooldatasetカスタムスレッドプールを使用して「input_dataset」を計算するデータセットを作成します。
ThreadPoolHandleカスタムスレッドプールを使用して「input_dataset」を計算するデータセットを作成します。
ThreadPoolhandle.options ThreadPoolHandleのオプションの属性
タイル<t>特定のテンソルをタイリングすることにより、テンソルを構築します。
タイムスタンプエポック以来の時間を数秒で提供します。
トブールテンソルをスカラー述語に変換します。
Topkunique並べ替えられた順序で、アレイのtopk一意の値を返します。
topkwithunique並べ替えられた順序でアレイのtopk値を返します。
tpucompilationResult 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。
tpuembeddingIctivations TPU埋め込みの差別化を可能にするOP。
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備えた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
tpureplicatedInput <T> n入力をN-way Replaged 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
tpureshardvariablesデバイス上の TPU 変数を指定された状態に再シャードする Op。
tridiagonalmatmul <t>三分角行列で製品を計算します。
tridiagonalsolve <t>方程式の三分角系を解決します。
tridiagonalsolve.options TridiagonalSolveのオプションの属性
unbatch <t>単一の出力テンソルのバッチの動作を逆転させます。
unbatch.options Unbatchのオプションの属性
Unbatchgrad <T>バッチの勾配。
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
unicodeencode 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
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。
Uniquedataset `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>一連のフラットインデックスを座標配列のタプルに変換します。
unsortedsegmentjoin 「segment_ids」に基づいて「入力」の要素に結合します。
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
unwrapdatasetvariant
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可変リソースのハンドルを作成します。
varhandleop.options VarHandleOpのオプションの属性
変数<T>ステップ全体で持続するテンソルの形で状態を保持します。
variable.options Variableのオプションの属性
variableshape <t拡張番号> 「リソース」によって指された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。
どこテンソルで非ゼロ /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。
workerheartbeatワーカーハートビートop。
wrapdatasetvariant
writerawprotosummaryシリアル化されたプロトの要約を書きます。
xlarecvfromhost <t>ホストからテンソルを受信するOP。
XlaSendToHostホストにテンソルを送信するOP。
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と同じ形状とタイプのゼロのテンソルを返します。