Operand

パブリックインターフェースオペランド

既知の間接サブクラス

All 、 AllToAll <T>、 AnonymousHashTable 、 AnonymousIteratorV3 、 AnonymousMultiDeviceIteratorV3 、 AnonymousMutableDenseHashTable 、 AnonymousMutableHashTable 、 AnonymousMutableHashTableOfTensors 、 Any 、 applyAdagradV2 <T>、 AssertCardinalityDataset 、 AssertNextDataset 、 AssertPrevDataset 、 Assign <T> 、 AssignAdd <T >、他490名。

全て	テンソルの次元全体で要素の「論理積」を計算します。
すべてからすべて<T>	TPU レプリカ間でデータを交換する Op。
匿名ハッシュテーブル	初期化されていない匿名ハッシュテーブルを作成します。
AnonymousIteratorV3	イテレータリソースのコンテナ。
AnonymousMultiDeviceIteratorV3	マルチデバイス反復子リソースのコンテナー。
AnonymousMutableDenseHashTable	テンソルをバッキングストアとして使用する空の匿名可変ハッシュテーブルを作成します。
AnonymousMutableHashTable	空の匿名可変ハッシュテーブルを作成します。
AnonymousMutableHashTableOfTensors	ベクトル値の空の匿名可変ハッシュテーブルを作成します。
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。
適用AdagradV2 <T>	adagrad スキームに従って「*var」を更新します。
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	次にどの変換が起こるかを表明する変換。
AssertPrevDataset	どの変換が以前に発生したかを表明する変換。
<T>を割り当てます	「value」を代入して「ref」を更新します。
割り当て追加<T>	「value」を追加して「ref」を更新します。
AssignSub <T>	'ref' から 'value' を減算して更新します。
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。
BandedTriangularSolve <T>
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。
バッチマットMulV3 <V>	2 つのテンソルのスライスをバッチで乗算します。
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。
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。
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
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。
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。
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	BoostedTreesQuantileStreamResource へのハンドルを作成します。
BroadcastDynamicShape <T extends Number>	s0 op s1 の形状をブロードキャストで返します。
<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。
CSRSparseMatrixToDense <T>	(おそらくバッチ処理された) CSRSparseMatrix を密に変換します。
CSVデータセット
CSVデータセットV2
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。
丁合いTPU埋め込みメモリ	すべてのホストからの文字列エンコードされたメモリ構成プロトをマージする操作。
CollectiveAllToAllV2 <T は数値を拡張>	同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に交換します。
CollectiveAllToAllV3 <T は数値を拡張>	同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に交換します。
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。
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。
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。
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。
CollectiveInitializeコミュニケーター	集団操作用のグループを初期化します。
コレクティブパーミュート<T>	レプリケートされた TPU インスタンス全体でテンソルを並べ替える Op。
CollectiveReduceScatterV2 <T は数値を拡張>	同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に削減し、結果を分散させます。
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。
CollectiveReduceV3 <T は数値を拡張>	同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に削減します。
CompositeTensorVariantFromComponents	`ExtensionType` 値を `variant` スカラーテンソルにエンコードします。
要素の圧縮	データセット要素を圧縮します。
バッチサイズの計算	部分的なバッチを除いたデータセットの静的なバッチサイズを計算します。
ComputeDedupDataSize	演算は、埋め込みコアからの重複排除データのサイズを計算し、更新された構成を返します。
ComputeDedupDataTupleMask	演算は、埋め込みコアからの重複排除データのタプルマスクを計算します。
連結<T>	テンソルを 1 次元に沿って連結します。
グローバルTPUの構成と初期化	分散 TPU システムの集中構造をセットアップする操作。
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。
TPUEmbeddingHost の構成	ホスト上で TPUEmbedding ソフトウェアを構成する操作。
TPU埋め込みメモリの構成	ホスト上で TPUEmbedding ソフトウェアを構成する操作。
定数<T>	定数値を生成する演算子。
コンバージョン<T は数値を拡張>	(N+1+batch_dims)-D `input` および (N+2)-D `filter` テンソルを指定して ND 畳み込みを計算します。
Conv2DBackpropFilterV2 <T は数値を拡張>	フィルターに関する畳み込みの勾配を計算します。
Conv2DBackpropInputV2 <T は数値を拡張>	入力に対する畳み込みの勾配を計算します。
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。
コピーホスト<T>	テンソルをホストにコピーします。
メッシュにコピー<T>
CopyToMeshGrad <T>
CountUpTo <T は数値を拡張>	「limit」に達するまで「ref」をインクリメントします。
CrossReplicaSum <T は数値を拡張>	レプリケートされた TPU インスタンス全体の入力を合計する Op。
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。
CumulativeLogsumexp <T extends Number>	`axis` に沿ったテンソル `x` の累積積を計算します。
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。
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。
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。
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。
DebugIdentityV2 <T>	デバッグ Identity V2 Op.
DebugIdentityV3 <T>	デバッグ用に非 Ref 型入力テンソルのアイデンティティマッピングを提供します。
デバッグナンカウント	NaN 値カウンター操作のデバッグ
デバッグ数値概要	デバッグ数値概要操作
DebugNumericsummaryV2 <U は数値を拡張>	デバッグ数値概要 V2 Op.
DecodeImage <T extends Number>	decode_bmp、decode_gif、decode_jpeg、decode_png の関数。
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。
ディープコピー<T>	`x` のコピーを作成します。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
TPUEmbeddingPartitioner の実行	中央構成で TPUEmbedding パーティショナーを実行する操作デバイスを検索し、TPUEmbedding 操作に必要な HBM サイズ (バイト単位) を計算します。
終了<T>	現在のフレームを終了して親フレームに戻ります。
ExpandDims <T>	テンソルのシェイプに 1 の次元を挿入します。
ExperimentalAutoShardDataset	入力データセットをシャーディングするデータセットを作成します。
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。
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。
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。
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。
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。
ExtractVolumePatches <T extends Number>	「入力」から「パッチ」を抽出し、それらを「深度」出力次元に置きます。
FFTND <T>	ND高速フーリエ変換。
<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。
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>
集合<T>	`params` 軸 `axis` から `indices` に従ってスライスを収集します。
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。
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。
GlobalIterId
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。
ハッシュテーブル	初期化されていないハッシュテーブルを作成します。
HistogramFixedWidth <U は数値を拡張>	値のヒストグラムを返します。
IFFTND <T>	ND 逆高速フーリエ変換。
IRFFTND <U は数値を拡張>	ND 逆実高速フーリエ変換。
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。
IgnoreErrorsDataset	エラーを無視して、「input_dataset」の要素を含むデータセットを作成します。
ImageProjectiveTransformV2 <T は数値を拡張>	指定された変換を各画像に適用します。
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。
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。
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。
TPUEmbeddingInitialized	TPU 埋め込みが分散 TPU システムで初期化されるかどうか。
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。
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。
LinSpace <T は数値を拡張>	一定の間隔で値を生成します。
リストデータセット	各 `tensor` を 1 回ずつ放出するデータセットを作成します。
リストスナップショットチャンクデータセット
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
DedupData のマージ	演算は、整数テンソルと浮動小数点テンソルの要素を XLA タプルとして重複排除データにマージします。
分<T>	テンソルの次元全体で要素の最小値を計算します。
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。
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。
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。
MutableHashTableOfTensors	空のハッシュテーブルを作成します。
ミューテックス	MutexLock でロックできる Mutex リソースを作成します。
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>
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。
非シリアル化可能なデータセット
ワンホット<U>	ワンホットテンソルを返します。
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。
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。
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。
OrderedMapSize	Op は、基になるコンテナ内の要素の数を返します。
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。
OutfeedDequeueV2 <T>	計算出力から単一のテンソルを取得します。
出力<T>	`Operation`によって生成されるテンソルへのシンボリックハンドル。
パッド<T>	テンソルをパディングします。
ParallelBatchデータセット
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。
プレースホルダー<T>	計算に入力される値のプレースホルダー op。
PlaceholderWithDefault <T>	出力が供給されない場合に `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。
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。
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。
QuantizeAndDequantizeV4 <T は数値を拡張>	テンソルを量子化してから逆量子化します。
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number>
RFFTND <U>	ND高速実フーリエ変換。
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。
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。
ランダムデータセットV2	擬似乱数を返すデータセットを作成します。
RandomIndexShuffle <T extends Number>	[0, ..., max_index] の順列における `value` の位置を出力します。
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。
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。
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。
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。
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。
ReduceMin <T>	テンソルの次元全体で要素の最小値を計算します。
ReduceProd <T>	テンソルの次元にわたる要素の積を計算します。
ReduceSum <T>	テンソルの次元にわたる要素の合計を計算します。
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。
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。
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。
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。
RegisterDatasetV2	データセットを tf.data サービスに登録します。
再レイアウト<T>
RelayoutLike <T>
<T> の形状を変更する	テンソルを再形成します。
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。
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>	指定された ConditionalAccumulator の平均勾配を抽出します。
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。
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。
リソース収集ND <U>
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。
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。
データセットの書き換え
RiscAbs <T は数値を拡張>
RiscAdd <T は数値を拡張>	x + y を要素ごとに返します。
RiscBinaryArithmetic <T extends Number>
RiscBinary比較
リスクビットキャスト<U>
リスクブロードキャスト<T>
リスクキャスト<U>
RiscCeil <T は数値を拡張>
RiscCholesky <T は数値を拡張>
リスクコンキャット<T>
RiscConv <T は数値を拡張>
RiscCos <T は数値を拡張>
RiscDiv <T は数値を拡張>
RiscDot <T は数値を拡張>
RiscExp <T は数値を拡張>
RiscFft <T>
RiscFloor <T は数値を拡張>
リスクギャザー<T>
RiscImag <U は数値を拡張>
リスクは有限です
RiscLog <T は数値を拡張>
リスク論理的かつ
リスク論理的ではありません
リスク論理的または
RiscMax <T は数値を拡張>	max(x, y) を要素ごとに返します。
RiscMin <T は数値を拡張>
RiscMul <T は数値を拡張>
RiscNeg <T は番号を拡張>
RiscPad <T は番号を拡張>
RiscPool <T は番号を拡張>
RiscPow <T は数値を拡張>
リスクランダムユニフォーム
RiscReal <U は数値を拡張>
RiscReduce <T extends Number>
RiscRem <T は数値を拡張>
RiscReshape <T extends Number>
RiscReverse <T は数値を拡張>
RiscScatter <U は数値を拡張>
RiscShape <U は数値を拡張>
RiscSign <T は数値を拡張>
RiscSlice <T は数値を拡張>
RiscSort <T は数値を拡張>
リスクスクイーズ<T>
RiscSub <T は数値を拡張>
RiscTranspose <T>
RiscTriangularSolve <T extends Number>
RiscUnary <T は数値を拡張>
RngReadAndSkip	カウンタベースの RNG のカウンタを進めます。
ロール<T>	テンソルの要素を軸に沿って回転させます。
サンプリングデータセット	別のデータセットの内容のベルヌーイサンプルを取得するデータセットを作成します。
スケールと翻訳
ScaleAndTranslateGrad <T は数値を拡張>
ScatterAdd <T>	変数参照にスパース更新を追加します。
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。
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。
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。
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。
スキャッターンド<U>	「インデックス」に従って、「更新」を形状「shape」のテンソルに分散します。
ScatterNdAdd <T>	変数内の個々の値またはスライスにスパース加算を適用します。
ScatterNdMax <T>	要素ごとの最大値を計算します。
散乱NdMin <T>	要素ごとの最小値を計算します。
ScatterNdNonAliasingAdd <T>	個々の値またはスライスを使用して「input」にスパース加算を適用しますインデックス「インデックス」に従って「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。
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。
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。
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。
SegmentMaxV2 <T は数値を拡張>	テンソルのセグメントに沿った最大値を計算します。
SegmentMinV2 <T は数値を拡張>	テンソルのセグメントに沿った最小値を計算します。
セグメントProdV2 <T>	テンソルのセグメントに沿って積を計算します。
SegmentSumV2 <T>	テンソルのセグメントに沿って合計を計算します。
選択V2 <T>
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。
形状<U は数値を延長>	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。
ShuffleAndRepeatDatasetV2
シャッフルデータセットV2
シャッフルデータセットV3
シャットダウンTPUシステム	TPU システムをシャットダウンする操作。
サイズ<U は数値を拡張>	テンソルのサイズを返します。
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。
スナップショットチャンクデータセット
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。
スナップショットデータセットリーダー
スナップショットネストされたデータセットリーダー
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。
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。
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。
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。
スパース行列転置	CSRSparseMatrix の内部 (行列) 次元を転置します。
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。
SparseSegmentSumGrad <T extends Number>	SparseSegmentSum の勾配を計算します。
SparseTensorToCSRSparseMatrix	SparseTensor を (バッチ処理された) CSRSparseMatrix に変換します。
スペンス<T は数値を拡張>
<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。
スタック<T>	`N` ランク - `R` テンソルのリストを 1 つのランク - `(R+1)` テンソルにパックします。
ステージサイズ	Op は、基になるコンテナ内の要素の数を返します。
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。
StatelessRandomGammaV3 <U 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。
ステートレスランダムGetAlg	デバイスに基づいて最適なカウンターベースの RNG アルゴリズムを選択します。
StatelessRandomNormalV2 <U は数値を拡張>	正規分布から決定論的な擬似乱数値を出力します。
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。
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U は数値を拡張>	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 は数値を拡張>	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。
StatelessRandomUniformV2 <U は数値を拡張>	一様分布から決定論的な擬似乱数のランダム値を出力します。
ステートレスシャッフル<T>	テンソルを最初の次元に沿ってランダムかつ決定的にシャッフルします。
StatelessTruncatedNormalV2 <U は数値を拡張>	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
StochasticCastToInt <U は数値を拡張>	指定されたテンソルを float から int に確率的にキャストします。
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。
StridedSliceAssign <T>	`value` を `ref` のスライスされた左辺値参照に代入します。
StridedSliceGrad <U>	`StridedSlice` の勾配を返します。
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。
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。
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。
TFRecordDatasetV2	1 つ以上の TFRecord ファイルからレコードを出力するデータセットを作成します。
TPUコンパイル結果	TPU コンパイルの結果を返します。
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。
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。
TPUPartitionedInputV2 <T>	分割された入力のリストをグループ化する演算。
TPUReplicatedInput <T>	N 個の入力を N ウェイ複製 TPU 計算に接続します。
TPUラウンドロビン	TPU コア上のラウンドロビン負荷分散。
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。
TensorArrayGather <T>	TensorArray から特定の要素を出力 `value` に収集します。
TensorArrayPack <T>
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。
TensorListConcatLists
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。
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。
TensorMapErase	指定されたキーの項目が消去されたテンソルマップを返します。
TensorMapHasKey	指定されたキーがマップ内に存在するかどうかを返します。
TensorMapInsert	指定されたキーと値のペアが挿入された「input_handle」であるマップを返します。
TensorMapLookup <U>	テンソルマップ内の指定されたキーから値を返します。
テンソルマップサイズ	入力テンソルマップ内のテンソルの数を返します。
TensorMapStackKeys <T>	テンソルマップ内のすべてのキーの Tensor スタックを返します。
TensorScatterAdd <T>	「インデックス」に従って、既存のテンソルにスパースの「更新」を追加します。
TensorScatterMax <T>	要素ごとの最大値を取るテンソルにスパース更新を適用します。
TensorScatterMin <T>
TensorScatterSub <T>	「インデックス」に従って既存のテンソルからスパースの「更新」を減算します。
TensorScatterUpdate <T>	「インデックス」に従って既存のテンソルに「更新」を分散します。
TensorStridedSliceUpdate <T>	`value` を `input` のスライスされた左辺値参照に代入します。
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。
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。
tpuhandletoprotokey	XRTのUIDハンドルをTensorflowに優しい入力形式に変換します。
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。
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。
Unbatchgrad <T>	バッチの勾配。
unicodeencode	INTのテンソルをUnicode文字列にエンコードします。
UniformDequAntize <uはnumber>を拡張します	量子化されたテンソル「入力」で脱量化を実行します。
UniformQuantize <u>	テンソル「入力」で量子化を実行します。
均一な定量化<t>	量子化されたテンソル「LHS」と量子化されたテンソル「RHS」の量子化された追加を実行して、量子化された「出力」にします。
UniformizedClipByValue <T>	量子化されたテンソル「Operand」で値でクリップを実行します。
均一な定量化されたコンボリューション<u>	量子化されたテンソル「LHS」と量子化されたテンソル「RHS」の量子化された畳み込みを実行します。
均一定量化されたConvolutionHybrid <v拡張番号>	フロートテンソル「LHS」と量子化されたテンソル「RHS」のハイブリッド量子化された畳み込みを実行します。
UniformQuantizedDot <u>	量子化されたテンソル「LHS」と量子化されたテンソル「RHS」の量子化ドットを実行して、量子化された「出力」にします。
UniformQuantizedDothybrid <v拡張番号>	フロートテンソル「LHS」と量子化されたテンソル「RHS」のハイブリッド量子化ドットを実行します。
UniformRequantize <u>	量子化されたテンソル「入力」が与えられた場合、新しい量子化パラメーターでそれを再現します。
Uniquedataset	「input_dataset」の一意の要素を含むデータセットを作成します。
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
unwrapdatasetvariant
upperbound <uは数字>を拡張します	各行に沿ってapper_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。
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。
可変<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。
variableshape <t拡張番号>	`resource` が指す変数の形状を返します。
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。
ウィンドウ
workerheartbeat	ワーカーハートビートop。
wrapdatasetvariant
xlaconcatnd <t>	concatsは、すべての寸法でテンソルを入力します。
xlarecvfromhost <t>	ホストからテンソルを受信するOP。
xlarecvtpuembeddingdededuplicationdata	埋め込みコアから重複排除データ（インデックスと重み）を受信します。
xlasparsecoresgd
xlasparsedensematmulgradwithsgdandcsrinput
xlasparsedensematmulwithcsrinput
xlog1py <t>	x == 0の場合は0、x * log1p（y）それ以外の場合は、elementwiseを返します。
ゼロ<t>	「dims」によって与えられる形状のゼロで定数を作成するオペレーター。
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。

Tensorflow操作のオペランドによって実装されたインターフェイス。

使用例:

// The "decodeJpeg" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Operand&lt;UInt8&gt; decodeJpeg = ops.image().decodeJpeg(...);
 ops.math().cast(decodeJpeg, DataType.FLOAT);

 // The output "y" of the "unique" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Output&lt;Integer&gt; y = ops.array().unique(...).y();
 ops.math().cast(y, Float.class);

 // The "split" operation can be used as operand list to the "concat" operation
 Iterable&lt;? extends Operand&lt;Float&gt;&gt; split = ops.array().split(...);
 ops.array().concat(0, split);

パブリックメソッド

抽象出力<T>

asOutput ()

テンソルのシンボリックハンドルを返します。

パブリックメソッド

パブリックアブストラクト出力<t> asoutput （）

テンソルのシンボリックハンドルを返します。

TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリックハンドルを取得するために使用されます。

参照してください

OperationBuilder.addInput(Output)