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 Abs <T extends TNumber >、 AccumulateN <T extends TType >、 AccumulatorNumAccumulated 、 AccumulatorTakeGradient <T extends TType >、 Acos <T extends TType >、 Acosh <T extends TType >、 Add <T extends TType >、 AddManySparseToTensorsMap 、 AddN <T extends TType >、 AddSparseToTensorsMap 、 AdjustContrast <T extends TNumber >、 AdjustHue <T extends TNumber >、 AdjustSaturation <T extends TNumber >、 All 、 AllReduce <T extends TNumber >、およびその他 774。 Abs <T extends TNumber > テンソルの絶対値を計算します。 AccumulateN <T はTTypeを拡張 > テンソルのリストの要素ごとの合計を返します。 アキュムレータNumAccumulated 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。 AccumulatorTakeGradient <T extends TType > 指定された ConditionalAccumulator の平均勾配を抽出します。 Acos <T はTTypeを拡張 > x の acos を要素ごとに計算します。 Acosh <T はTTypeを拡張 > x の逆双曲線余弦を要素ごとに計算します。 <T extends TType >を追加します x + y を要素ごとに返します。 AddManySparseToTensorsMap 「N」ミニバッチ「SparseTensor」を「SparseTensorsMap」に追加し、「N」ハンドルを返します。 AddN <T はTTypeを拡張 > すべての入力テンソルを要素ごとに追加します。 SparseToTensorsMap を追加 `SparseTensor` を `SparseTensorsMap` に追加すると、そのハンドルが返されます。 AdjustContrast <T extends TNumber > 1 つまたは複数の画像のコントラストを調整します。 AdjustHue <T extends TNumber > 1 つまたは複数の画像の色相を調整します。 AdjustSaturation <T extends TNumber > 1 つまたは複数の画像の彩度を調整します。 全て テンソルの次元全体で要素の「論理積」を計算します。 AllReduce <T extends TNumber > 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。 AllToAll <T extends TType > TPU レプリカ間でデータを交換する Op。 角度<U はTNumberを延長 > 複素数の引数を返します。 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。 applyAdaMax <T はTTypeを拡張 > AdaMax アルゴリズムに従って「*var」を更新します。 applyAdadelta <T extends TType > adadelta スキームに従って「*var」を更新します。 applyAdagrad <T はTTypeを拡張 > adagrad スキームに従って「*var」を更新します。 applyAdagradDa <T はTTypeを拡張 > 近位の adagrad スキームに従って「*var」を更新します。 applyAdagradV2 <T はTTypeを拡張 > adagrad スキームに従って「*var」を更新します。 applyAdam <T extends TType > Adam アルゴリズムに従って「*var」を更新します。 applyAddSign <T はTTypeを拡張 > AddSign の更新に従って「*var」を更新します。 applyCenteredRmsProp <T はTTypeを拡張 > 中心の RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。 applyFtrl <T はTTypeを拡張 > Ftrl-proximal スキームに従って「*var」を更新します。 applyGradientDescent <T extends TType > '*var' から 'alpha' * 'delta' を減算して更新します。 applyMomentum <T はTTypeを拡張 > 運動量スキームに従って「*var」を更新します。 applyPowerSign <T はTTypeを拡張 > AddSign の更新に従って「*var」を更新します。 applyProximalAdagrad <T はTTypeを拡張 > Adagrad 学習率の FOBOS に従って「*var」と「*accum」を更新します。 applyProximalGradientDescent <T extends TType > 「*var」を固定学習率の FOBOS アルゴリズムとして更新します。 applyRmsProp <T はTTypeを拡張 > RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。 ほぼ等しい abs(xy) < 許容誤差の要素ごとの真理値を返します。 ArgMax <V はTNumberを拡張 > テンソルの次元全体で最大値を持つインデックスを返します。 ArgMin <V はTNumberを拡張 > テンソルの次元全体で最小値を持つインデックスを返します。 文字列として 指定されたテンソルの各エントリを文字列に変換します。 Asin <T extends TType > x の三角関数の逆サインを要素ごとに計算します。 Asinh <T はTTypeを拡張 > x の逆双曲線正弦を要素ごとに計算します。 AssertCardinalityDataset AssertNextDataset <T extends TType > を割り当てます 「value」を代入して「ref」を更新します。 AssignAdd <T extends TType > 「value」を追加して「ref」を更新します。 AssignSub <T はTTypeを拡張 > 'ref' から 'value' を減算して更新します。 Atan <T はTTypeを拡張 > x の三角関数逆正接を要素ごとに計算します。 Atan2 <T はTNumberを拡張 > 引数の符号を考慮して、「y/x」の逆正接を要素ごとに計算します。 アタン<T はTTypeを拡張 > x の逆双曲線正接を要素ごとに計算します。 オーディオスペクトログラム 時間の経過に伴うオーディオ データの視覚化を生成します。 オーディオ概要 音声付きの「概要」プロトコル バッファを出力します。 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。 AvgPool <T はTNumberを拡張 > 入力に対して平均プーリングを実行します。 AvgPool3d <T はTNumberを拡張 > 入力に対して 3D 平均プーリングを実行します。 AvgPool3dGrad <T はTNumberを拡張 > 平均プーリング関数の勾配を計算します。 AvgPoolGrad <T はTNumberを拡張 > 平均プーリング関数の勾配を計算します。 BandPart <T はTTypeを拡張 > 最も内側の各行列の中心バンドの外側をすべてゼロに設定するテンソルをコピーします。 BandedTriangularSolve <T extends TType > 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。 BatchCholesky <T extends TNumber > BatchCholeskyGrad <T extends TNumber > バッチデータセット `input_dataset` から `batch_size` 要素をバッチ処理するデータセットを作成します。 バッチFft バッチFft2d バッチFft3d バッチイフト バッチIfft2d バッチIfft3d BatchMatMul <T はTTypeを拡張 > 2 つのテンソルのスライスをバッチで乗算します。 BatchMatrixBandPart <T はTTypeを拡張 > BatchMatrixDeterminant <T extends TType > BatchMatrixDiag <T はTTypeを拡張 > BatchMatrixDiagPart <T はTTypeを拡張 > BatchMatrixInverse <T extends TNumber > BatchMatrixSetDiag <T はTTypeを拡張 > BatchMatrixSolve <T extends TNumber > BatchMatrixSolveLs <T extends TNumber > BatchMatrixTriangularSolve <T extends TNumber > BatchNormWithGlobalNormalization <T extends TType > バッチ正規化。 BatchToSpace <T extends TType > T 型の 4 次元テンソルの BatchToSpace。 BatchToSpaceNd <T はTTypeを拡張 > T 型の ND テンソルの BatchToSpace。 BesselI0 <T はTNumberを拡張 > BesselI0e <T はTNumberを拡張 > BesselI1 <T はTNumberを拡張 > BesselI1e <T はTNumberを拡張 > BesselJ0 <T はTNumberを拡張 > BesselJ1 <T はTNumberを拡張 > BesselK0 <T はTNumberを拡張 > BesselK0e <T はTNumberを拡張 > BesselK1 <T はTNumberを拡張 > BesselK1e <T はTNumberを拡張 > BesselY0 <T はTNumberを拡張 > BesselY1 <T はTNumberを拡張 > Betainc <T extends TNumber > 正規化された不完全ベータ積分を計算します \\(I_x(a, b)\\)。 BiasAdd <T extends TType > 「値」に「バイアス」を追加します。 BiasAddGrad <T はTTypeを拡張 > 「バイアス」テンソルに対する「BiasAdd」の逆方向操作。 ビンカウント<T extends TNumber > 整数配列内の各値の出現数をカウントします。 ビットキャスト<U はTTypeを拡張 > 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。 BitwiseAnd <T extends TNumber > Elementwise は、「x」と「y」のビット単位の AND を計算します。 BitwiseOr <T extends TNumber > Elementwise は、「x」と「y」のビット単位の OR を計算します。 BitwiseXor <T extends TNumber > Elementwise は、「x」と「y」のビットごとの XOR を計算します。 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 TNumber > s0 op s1 の形状をブロードキャストで返します。 BroadcastRecv <T はTTypeを拡張 > 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。 BroadcastSend <T はTTypeを拡張 > 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。 BroadcastTo <T extends TType > 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。 BytesProducedStatsDataset StatsAggregator の `input_dataset` の各要素のバイト サイズを記録します。 CSRSparseMatrixToDense <T extends TType > (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 `input_dataset` から要素をキャッシュするデータセットを作成します。 キャッシュデータセットV2 キャスト<U extends TType > SrcT 型の x を DstT の y にキャストします。 Ceil <T extends TNumber > x 以上の要素ごとの最小の整数を返します。 CheckNumerics <T extends TNumber > テンソルの NaN、-Inf、+Inf 値をチェックします。 Cholesky <T はTTypeを拡張 > 1 つ以上の正方行列のコレスキー分解を計算します。 CholeskyGrad <T extends TNumber > コレスキー アルゴリズムの逆伝搬モードの逆伝播勾配を計算します。 最速のデータセットを選択してください ClipByValue <T はTTypeを拡張 > 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。 ClusterOutput <T extends TType > XLA 計算の出力を他のコンシューマー グラフ ノードに接続する演算子。 CollectiveGather <T extends TNumber > 同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に蓄積します。 CollectivePermute <T extends TType > 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。 比較とビットパック 「input」の値を「threshold」と比較し、結果のビットを「uint8」にパックします。 コンパイル結果 TPU コンパイルの結果を返します。 複合<U はTTypeを拡張 > 2 つの実数を複素数に変換します。 ComplexAbs <U はTNumberを拡張 > テンソルの複素絶対値を計算します。 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。 Concat <T extends TType > テンソルを 1 次元に沿って連結します。 データセットを連結する 「input_dataset」と「another_dataset」を連結したデータセットを作成します。 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。 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。 Conj <T extends TType > 複素数の複素共役を返します。 ConjugateTranspose <T extends TType > 順列に従って x の次元をシャッフルし、結果を共役させます。 定数<T extends TType > 定数値を生成する演算子。 Conv <T extends TType > XLA ConvGeneralDirated 演算子をラップします。ドキュメントは次のとおりです。 https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#conv_convolution 。 Conv2d <T はTNumberを拡張 > 4 次元の「入力」テンソルと「フィルター」テンソルを指定して 2 次元の畳み込みを計算します。 Conv2dBackpropFilter <T extends TNumber > フィルターに関する畳み込みの勾配を計算します。 Conv2dBackpropInput <T extends TNumber > 入力に対する畳み込みの勾配を計算します。 Conv3d <T はTNumberを拡張 > 5 次元の「入力」テンソルと「フィルター」テンソルを指定して 3 次元畳み込みを計算します。 Conv3dBackpropFilter <T extends TNumber > フィルターに関する 3-D 畳み込みの勾配を計算します。 Conv3dBackpropInput <U はTNumberを拡張 > 入力に対する 3-D 畳み込みの勾配を計算します。 コピー<T extends TType > CPU から CPU へ、または GPU から GPU へテンソルをコピーします。 CopyHost <T はTTypeを拡張 > テンソルをホストにコピーします。 Cos <T はTTypeを拡張 > x の cos を要素ごとに計算します。 Cosh <T はTTypeを拡張 > x の双曲線余弦を要素ごとに計算します。 CountUpTo <T extends TNumber > 「limit」に達するまで「ref」をインクリメントします。 切り抜きとサイズ変更 入力画像テンソルからクロップを抽出し、サイズを変更します。 GradBoxの切り抜きとサイズ変更 入力ボックスのテンソルに対する Crop_and_resize オペレーションの勾配を計算します。 CropAndResizeGradImage <T extends TNumber > 入力イメージ テンソルに対する Crop_and_resize オペレーションの勾配を計算します。 Cross <T extends TNumber > ペアごとの外積を計算します。 CrossReplicaSum <T extends TNumber > 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。 CudnnRNNCanonicalToParams <T extends TNumber > 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。 CudnnRnnParamsSize <U はTNumberを拡張 > Cudnn RNN モデルで使用できる重みのサイズを計算します。 Cumprod <T はTTypeを拡張 > `axis` に沿ったテンソル `x` の累積積を計算します。 Cumsum <T extends TType > `axis` に沿ったテンソル `x` の累積和を計算します。 CumulativeLogsumexp <T extends TNumber > `axis` に沿ったテンソル `x` の累積積を計算します。 DataFormatDimMap <T extends TNumber > 指定された宛先データ形式でディメンション インデックスを返します。 ソースデータ形式。 DataFormatVecPermute <T extends TNumber > 入力テンソルを `src_format` から `dst_format` に並べ替えます。 データサービスデータセット 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へ 「input_dataset」を表すシリアル化された GraphDef を返します。 Dawsn <T はTNumberを拡張 > DebugGradientIdentity <T extends TType > 勾配デバッグ用の ID 演算。 DebugGradientRefIdentity <T extends TType > 勾配デバッグ用の ID 演算。 DebugIdentity <T extends TType > デバッグ Identity V2 Op. デバッグナンカウント NaN 値カウンター操作のデバッグ DebugNumericssummary <U はTNumberを拡張 > デバッグ数値概要 V2 Op. デコードとクロップJpeg JPEG エンコードされたイメージを uint8 テンソルにデコードしてトリミングします。 DecodeBase64 Web セーフな Base64 エンコード文字列をデコードします。 デコードBmp BMP でエンコードされたイメージの最初のフレームを uint8 テンソルにデコードします。 デコード圧縮 文字列を解凍します。 デコードGIF GIF エンコードされた画像のフレームを uint8 テンソルにデコードします。 DecodeImage <T extends TNumber > decode_bmp、decode_gif、decode_jpeg、decode_png の関数。 デコードJpeg JPEG エンコードされたイメージを uint8 テンソルにデコードします。 DecodeJsonExample JSON エンコードされたサンプル レコードをバイナリ プロトコル バッファ文字列に変換します。 DecodePaddedRaw <T extends TNumber > 文字列のバイトを数値のベクトルとして再解釈します。 DecodePng <T extends TNumber > PNG エンコードされたイメージを uint8 または uint16 テンソルにデコードします。 DecodeRaw <T はTType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。 DeepCopy <T はTTypeを拡張 > `x` のコピーを作成します。 DenseBincount <U はTNumber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。 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。 DepthToSpace <T extends TType > T 型のテンソルの DepthToSpace。 DepthwiseConv2dNative <T extends TNumber > 4 次元の「入力」テンソルと「フィルター」テンソルを指定して 2 次元の深さ方向の畳み込みを計算します。 DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T extends TNumber > フィルターに関する深さ方向の畳み込みの勾配を計算します。 DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T extends TNumber > 入力に対する深さ方向の畳み込みの勾配を計算します。 逆量子化 パックされた uint32 入力を受け取り、その入力を uint8 にアンパックして実行します。 デバイス上の逆量子化。 DestroyTemporaryVariable <T extends TType > 一時変数を破棄し、その最終値を返します。 Det <T はTTypeを拡張 > 1 つ以上の正方行列の行列式を計算します。 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。 ディガンマ<T extends TNumber > Lgamma の導関数である Psi を計算します (Lgamma の絶対値の対数)。 `Gamma(x)`)、要素ごと。 Dilation2d <T extends TNumber > 4-D `input` および 3-D `filter` テンソルのグレースケール膨張を計算します。 Dilation2dBackpropFilter <T extends TNumber > フィルターに関する形態学的 2 次元膨張の勾配を計算します。 Dilation2dBackpropInput <T extends TNumber > 入力に対する形態学的 2 次元膨張の勾配を計算します。 DirectedInterleaveDataset 「N」個のデータセットの固定リスト上の「InterleaveDataset」の代替。 Div <T はTTypeを拡張 > x / y を要素ごとに返します。 DivNoNan <T はTTypeを拡張 > 分母がゼロの場合は 0 を返します。 ドット<T extends TType > XLA DotGeneral 演算子をラップします。ドキュメントは次の場所にあります。 https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dotgeneral 。 DrawBoundingBoxes <T extends TNumber > 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 DynamicSlice <T はTTypeを拡張 > XLA DynamicSlice オペレーターをラップします。ドキュメントは次のとおりです。 https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicslice 。 DynamicStitch <T はTTypeを拡張 > 「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。 DynamicUpdateSlice <T はTTypeを拡張 > XLA DynamicUpdateSlice オペレーターをラップします。ドキュメントは次のとおりです。 https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice 。 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。 Einsum <T extends TType > 2 入力 1 出力の基本的な einsum 演算をサポートする演算です。 Elu <T extends TNumber > 指数線形を計算します: < 0 の場合は `exp(features) - 1`、そうでない場合は `features`。 EluGrad <T はTNumberを拡張 > 指数関数的線形 (Elu) 演算の勾配を計算します。 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。 空の<T extends TType > 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。 EncodeBase64 文字列を Web セーフな Base64 形式にエンコードします。 JPEG をエンコードする 画像を JPEG エンコードします。 EncodeJpegVariableQuality JPEG は、提供された圧縮品質で入力画像をエンコードします。 EncodePng 画像を PNG エンコードします。 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。 Wav をエンコードする WAV ファイル形式を使用してオーディオ データをエンコードします。 EnsureShape <T extends TType > 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 extends TType >と入力します 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。 等しい (x == y) の真理値を要素ごとに返します。 Erf <T extends TNumber > `x` のガウス誤差関数を要素ごとに計算します。 Erfc <T はTNumberを拡張 > `x` の相補誤差関数を要素ごとに計算します。 EuclideanNorm <T はTTypeを拡張 > 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。 終了<T extends TType > 現在のフレームを終了して親フレームに戻ります。 Exp <T はTTypeを拡張 > x の指数を要素ごとに計算します。 ExpandDims <T extends TType > テンソルのシェイプに 1 の次元を挿入します。 Expint <T extends TNumber > Expm1 <T はTTypeを拡張 > `exp(x) - 1` を要素ごとに計算します。 抽出垣間見る 入力テンソルから垣間見える部分を抽出します。 ExtractImagePatches <T extends TType > 「画像」から「パッチ」を抽出し、「深度」出力次元に配置します。 ExtractJpegShape <T extends TNumber > JPEG エンコードされた画像の形状情報を抽出します。 ExtractVolumePatches <T extends TNumber > 「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。 事実 階乗に関する事実を出力します。 FakeQuantWithMinMaxArgs 「入力」テンソルを疑似量子化し、同じ型の「出力」テンソルに float 型を入力します。 FakeQuantWithMinMaxArgsGradient FakeQuantWithMinMaxArgs 操作の勾配を計算します。 FakeQuantWithMinMaxVars グローバル float スカラーを介して float 型の「入力」テンソルを疑似量子化します グローバル float スカラー `min` および `max` を介して float 型の `inputs` テンソルを、 `inputs` と同じ形状の `outputs` テンソルに疑似量子化します。 FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel チャネルごとの float を介して float 型の「入力」テンソルを疑似量子化します。 チャンネルごとの float 型と次のいずれかの形状の `inputs` テンソルをチャンネルごとの float を介して疑似量子化します: `[d]`、`[b, d]` `[b, h, w, d]`形状 `[d]` の min` と `max` を `inputs` と同じ形状の `outputs` テンソルに変換します。 Fft <T はTTypeを拡張 > 高速フーリエ変換。 Fft2d <T はTTypeを拡張 > 2D 高速フーリエ変換。 Fft3d <T はTTypeを拡張 > 3D高速フーリエ変換。 FifoQueue 先入れ先出しの順序で要素を生成するキュー。 <U extends TType >を入力します スカラー値で満たされたテンソルを作成します。 FilterByLastComponentDataset 最後のコンポーネントに true を持つ `input_dataset` の最初のコンポーネントの要素を含む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。 固定長レコードデータセット 固定長レコードリーダー ファイルから固定長レコードを出力するリーダー。 フロア<T はTNumberを拡張 > x 以下の要素ごとの最大の整数を返します。 FloorDiv <T はTTypeを拡張 > x // y を要素ごとに返します。 FloorMod <T はTNumberを拡張 > 要素ごとの除算の余りを返します。 FractionalAvgPoolGrad <T extends TNumber > FractionalAvgPool 関数の勾配を計算します。 FractionalMaxPoolGrad <T extends TNumber > FractionalMaxPool 関数の勾配を計算します。 FresnelCos <T extends TNumber > FresnelSin <T extends TNumber > FusedPadConv2d <T はTNumberを拡張 > 畳み込み中に前処理としてパディングを実行します。 FusedResizeAndPadConv2d <T extends TNumber > 畳み込み中に前処理としてサイズ変更とパディングを実行します。 収集<T extends TType > XLA Gather オペレーターをラップします。 https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather GatherNd <T はTTypeを拡張 > `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。 GatherV2 <T はTNumber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。 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 はTTypeを拡張 > ハンドルで指定されたテンソルの値を取得します。 グレーター (x > y) の真理値を要素ごとに返します。 より大きい等しい (x >= y) の真理値を要素ごとに返します。 guardianconst <T extends TType > 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 extends TNumber > 値のヒストグラムを返します。 ヒストグラム概要 ヒストグラムを含む「概要」プロトコル バッファを出力します。 HsvToRgb <T はTNumberを拡張 > 1 つ以上の画像を HSV から RGB に変換します。 ID <T extends TType > 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。 アイデンティティリーダー キューに入れられた作業をキーと値の両方として出力するリーダー。 Ifft <T extends TType > 逆高速フーリエ変換。 Ifft2d <T はTTypeを拡張 > 逆 2D 高速フーリエ変換。 Ift3d <T はTTypeを拡張 > 逆 3D 高速フーリエ変換。 Igamma <T extends TNumber > 下位の正規化された不完全ガンマ関数 `P(a, x)` を計算します。 IgammaGradA <T はTNumberを拡張 > `a` に対する `igamma(a, x)` の勾配を計算します。 Igammac <T extends TNumber > 上部の正規化された不完全ガンマ関数 `Q(a, x)` を計算します。 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。 Imag <U はTNumberを拡張 > 複素数の虚数部を返します。 ImageProjectiveTransformV2 <T はTNumberを拡張 > 指定された変換を各画像に適用します。 ImageProjectiveTransformV3 <T はTNumberを拡張 > 指定された変換を各画像に適用します。 画像概要 画像を含む「概要」プロトコル バッファを出力します。 ImmutableConst <T はTTypeを拡張 > メモリ領域から不変のテンソルを返します。 イントップK ターゲットが上位 'K' 予測に含まれるかどうかを示します。 InfeedDequeue <T extends TType > 計算に入力される値のプレースホルダー op。 InplaceAdd <T extends TType > x の指定された行に v を追加します。 InplaceSub <T はTTypeを拡張 > `v` を `x` の指定された行に減算します。 InplaceUpdate <T はTTypeを拡張 > 指定された行「i」を値「v」で更新します。 Inv <T はTTypeを拡張 > 1 つ以上の正方可逆行列またはその随伴行列の逆行列 (共役転置) を計算します。 InvGrad <T はTTypeを拡張 > 入力に対して「x」の逆関数の勾配を計算します。 反転<T extends TNumber > サポートされているタイプの各ビットを反転 (反転) します。たとえば、「uint8」型の値 01010101 は 10101010 になります。 InvertPermutation <T extends TNumber > テンソルの逆順列を計算します。 Irfft <U はTNumberを拡張 > 逆実数値高速フーリエ変換。 Irfft2d <U はTNumberを拡張 > 逆 2D 実数値高速フーリエ変換。 Irfft3d <U はTNumberを拡張 > 逆 3D 実数値高速フーリエ変換。 IsBoostedTreesEnsembleInitialized ツリー アンサンブルが初期化されているかどうかを確認します。 IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized 分位点ストリームが初期化されているかどうかを確認します。 有限である x のどの要素が有限であるかを返します。 IsInf x のどの要素が Inf であるかを返します。 イスナン x のどの要素が NaN であるかを返します。 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。 イテレーター IteratorFromStringHandle 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。 IteratorGetNextAsOptional 指定されたイテレータから次の出力をオプションのバリアントとして取得します。 IteratorToStringHandle イテレータを表す指定された `resource_handle` を文字列に変換します。 参加する 指定された文字列テンソルのリスト内の文字列を 1 つのテンソルに結合します。 指定された区切り文字を使用します (デフォルトは空の区切り文字です)。 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。 L2Loss <T はTNumberを拡張 > L2 損失。 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。 レイテンシー統計データセット StatsAggregator で `input_dataset` 要素を生成する待ち時間を記録します。 LeakyRelu <T extends TNumber > 修正された線形を計算します: `max(features, features * alpha)`。 LeakyReluGrad <T extends TNumber > LeakyRelu 操作の修正された線形勾配を計算します。 LeftShift <T はTNumberを拡張 > Elementwise は、「x」と「y」のビット単位の左シフトを計算します。 少ない (x < y) の真理値を要素ごとに返します。 同等以下 (x <= y) の真理値を要素ごとに返します。 Lガンマ<T extends TNumber > `Gamma(x)` の絶対値の対数を要素ごとに計算します。 LinSpace <T extends TNumber > 一定の間隔で値を生成します。 Lmdbデータセット Lmdbリーダー LMDB ファイルからレコードを出力するリーダー。 ロードアンドリマップマトリックス チェックポイントから `old_tensor_name` という名前の 2 次元 (行列) `Tensor` をロードします `ckpt_path` にあり、指定された再マッピングを使用して行と列の順序を変更する可能性があります。 LocalResponseNormalization <T extends TNumber > ローカル応答の正規化。 LocalResponseNormalizationGrad <T extends TNumber > ローカル応答正規化のための勾配。 ログ<T extends TType > x の自然対数を要素ごとに計算します。 Log1p <T はTTypeを拡張 > (1 + x) の自然対数を要素ごとに計算します。 LogSoftmax <T extends TNumber > ソフトマックスのアクティブ化のログを計算します。 論理積 x AND y の真理値を要素ごとに返します。 論理的ではありません 「NOT x」の真理値を要素ごとに返します。 論理的または x OR y の真理値を要素ごとに返します。 LookupTableFind <U はTType を拡張 > 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。 より低い すべての大文字をそれぞれの小文字に変換します。 LowerBound <U はTNumberを拡張します > 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。 MatMul <T はTTypeを拡張 > 行列「a」と行列「b」を掛けます。 一致するファイル 1 つ以上のグロブ パターンに一致するファイルのセットを返します。 一致するファイルデータセット MatrixDiag <T はTTypeを拡張 > 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。 MatrixDiagPart <T はTTypeを拡張 > 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 はTTypeを拡張 > 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。 MatrixDiagV3 <T はTTypeを拡張 > 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。 MatrixLogarithm <T はTTypeを拡張 > 1 つ以上の正方行列の行列対数を計算します。 \\(log(exp(A)) = A\\) この演算は複素行列に対してのみ定義されます。 MatrixSetDiag <T はTTypeを拡張 > 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。 MatrixSolveLs <T はTTypeを拡張 > 1 つ以上の線形最小二乗問題を解きます。 Max <T はTTypeを拡張 > 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。 MaxPool <T はTTypeを拡張 > 入力に対して最大プーリングを実行します。 MaxPool3d <T はTNumberを拡張 > 入力に対して 3D 最大プーリングを実行します。 MaxPool3dGrad <U はTNumberを拡張 > 3D 最大プーリング関数の勾配を計算します。 MaxPool3dGradGrad <T extends TNumber > maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。 MaxPoolGrad <T extends TNumber > maxpooling 関数の勾配を計算します。 MaxPoolGradGrad <T extends TNumber > maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。 MaxPoolGradGradWithArgmax <T extends TNumber > maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。 MaxPoolGradWithArgmax <T extends TNumber > maxpooling 関数の勾配を計算します。 最大値<T extends TNumber > x と y の最大値を返します (すなわち、 平均<T extends TType > テンソルの次元全体の要素の平均を計算します。 マージサマリー 概要を結合します。 Mfcc スペクトログラムを音声認識に役立つ形式に変換します。 Min <T extends TType > テンソルの次元全体で要素の最小値を計算します。 最小値<T extends TNumber > x と y の最小値を返します (すなわち、 MirrorPad <T はTTypeを拡張 > テンソルをミラーリングされた値でパディングします。 MirrorPadGrad <T はTTypeを拡張 > `MirrorPad` オペレーションのグラデーション オペレーション。 Mod <T はTNumberを拡張 > 要素ごとの除算の余りを返します。 モデルデータセット パフォーマンスをモデル化するアイデンティティ変換。 Mul <T extends TType > x * y を要素ごとに返します。 MulNoNan <T はTTypeを拡張 > x * y を要素ごとに返します。 マルチデバイスイテレータ MultiDeviceIterator リソースを作成します。 MultiDeviceIteratorFromStringHandle 指定された文字列ハンドルから MultiDeviceIterator リソースを生成します。 MultiDeviceIteratorInit 指定されたデータセットを使用してマルチデバイス反復子を初期化します。 MultiDeviceIteratorToStringHandle 指定された MultiDeviceIterator の文字列ハンドルを生成します。 多項式<U​​ はTNumberを拡張 > 多項分布からサンプルを抽出します。 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 TNumber > 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 extends TNumber > 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 extends TNumber > 「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TNumberを拡張 > 否定<T はTTypeを拡張 > 負の数値を要素ごとに計算します。 NextAfter <T extends TNumber > 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。 NextIteration <T extends TType > 入力を次の反復で利用できるようにします。 NonDeterministicInts <U はTTypeを拡張 > 非決定的にいくつかの整数を生成します。 オーバーラップありの非最大抑制 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。 以前に選択したボックスと重複する部分が多いボックスを削除します。 非シリアル化可能なデータセット 等しくない (x != y) の真理値を要素ごとに返します。 NthElement <T はTNumberを拡張 > 最後の次元の「n」次統計の値を検索します。 OneHot <U はTTypeを拡張 > ワンホットテンソルを返します。 1つはttype >を拡張します 「dims」によって与えられる形状のもので一定の初期化されたオペレーターを作成します。 TTYPE >を拡張するもののように xと同じ形状とタイプのテンソルのテンソルを返します。 OptimizedAtaset 「input_dataset」に最適化を適用してデータセットを作成します。 OptimizedAtasetv2 「input_dataset」に関連する最適化を適用することにより、データセットを作成します。 optionalfromValue テンソルのタプルからオプションのバリアントを構築します。 optionalHasValue 指定されたオプションバリアントに値がある場合にのみtrueを返します。 OptionalNone 値のないオプションのバリアントを作成します。 OrderedMapincompletesize OPは、基礎となる容器内の不完全な要素の数を返します。 OrderedMapsize OPは、基礎となる容器内の要素の数を返します。 ordinalSeclector TPUコアセレクターop。 outfeeddequeue <t ttype >を拡張します 計算アウトフィードから単一のテンソルを取得します。 outfeeddequeuev2 <tはttype >を拡張します 計算アウトフィードから単一のテンソルを取得します。 出力<t ttype >を拡張します Operationによって生成されるテンソルのシンボリックハンドル。 pad <tはttype >を伸ばします 文書化されたXLAパッド演算子をラップします https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad。 paddedbatchdataset 入力から「batch_size`要素」をバッチおよびパッドするデータセットを作成します。 Paddingfifoqueue ファーストインファーストアウト順序で要素を生成するキュー。 ParallelConcat <t extends ttype > 最初の次元に沿って「n」テンソルのリストを連結します。 ParalleldynamicStitch <t ttype >を拡張します 「データ」テンソルから値を単一のテンソルにインターリーブします。 ParameterizedTruncatedNormal <u extends tnumber > 正規分布からランダム値を出力します。 parseexampledataset dt_stringのベクトルとして「input_dataset」を「tensor」または「tensor」または「sparsetensor」オブジェクトのデータセットに変換します。 parsetEnsor <t extends ttype > シリアル化されたTensorflow.TensorProto Protoをテンソルに変換します。 partitionedInput <t extends ttype > パーティション化された入力のリストをグループ化するOP。 プレースホルダー<t ttype >を拡張します 計算に供給される値のプレースホルダーOP。 PlaceHolderWithDefault <t ttype >を拡張します 出力が供給されないときに「入力」を通過するプレースホルダーOP。 polygamma <tはtnumber >を拡張します polygamma関数を計算\\(\psi^{(n)}(x)\\)。 人口カウント 要素ごとの母集団カウントを計算します（別名 pow <tはttype >を拡張します ある値の力を別の値に計算します。 pretchdataset 「input_dataset」から要素を非同期的にプリフェッチするデータセットを作成します。 プレリニアレイズ 1つのテンソル値を不透明なバリアントテンソルに線形化するOP。 prelinearizetuple 複数のテンソル値を不透明なバリアントテンソルに線形化するOP。 Gradient <T拡張TTYPE > 勾配が要求された場合にエラーをトリガーするIDOP。 優先キュー 最初のコンポーネント値でソートされた要素を生成するキュー。 privateThreadPOOLDATASET カスタムスレッドプールを使用して「input_dataset」を計算するデータセットを作成します。 prod <t ttype >を拡張します テンソルの寸法にわたる要素の積を計算します。 QuantizeandDequAntize <tはtnumber >を拡張します その後、Quantizesはテンソルを非定量化します。 Quantizeandddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddsはtnumber >を拡張します その後、Quantizesはテンソルを非定量化します。 Quantizeanddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddsはtnumber >を拡張します Returns the gradient of `quantization.QuantizeAndDequantizeV4`. QuantizedMatmulwithbiasanddequaltize <w extends tnumber > Queueisclosed キューが閉じられている場合、trueを返します。 Queuesize 指定されたキュー内の要素の数を計算します。 RaggedBincount <uはtnumber >を拡張します 整数配列内の各値の発生数をカウントします。 raggedtensortotensor <u extends ttype > ぼろぼろのテンソルから密なテンソルを作成し、その形状を変更する可能性があります。 RaggedTensortovariant 「raggedtensor」を「バリアント」テンソルにエンコードします。 raggedtensortovariantgradient <u extends ttype > ヘルパーは、「raggedtensortovariant」の勾配を計算するために使用されました。 randomcrop <tはtnumber >を拡張します ランダムに「画像」をトリミングします。 ランダムダタセット 擬似ランダム数を返すデータセットを作成します。 randomgamma <uはtnumber >を拡張します アルファによって記述されたガンマ分布からランダム値を出力します。 randomgammagrad <tはtnumber >を拡張します ガンマランダムサンプルWRTの導関数を計算します randompoisson <vはtnumber >を拡張します レートで記述されたポアソン分布からランダム値を出力します。 ランダムシャッフル<t ttype >を拡張します 最初の次元に沿ってテンソルをランダムにシャッフルします。 ランダムシャフルキュー 要素の順序をランダム化するキュー。 randomStandardnormal <uはtnumber >を拡張します 正規分布からランダム値を出力します。 randomuniform <uはtnumber >を拡張します 均一な分布からランダム値を出力します。 randomuniformint <uはtnumber >を拡張します 均一な分布からランダムな整数を出力します。 範囲<tはtnumber >を拡張します 一連の数字を作成します。 rangedataset さまざまな値を持つデータセットを作成します。 ランク テンソルのランクを返します。 readfile 入力ファイル名の内容全体を読み取り、出力します。 readvariableop <t ttype >を拡張します 変数の値を読み取ります。 readernumrecordsprodued この読者が作成したレコードの数を返します。 readernumworkunitscompleted この読者が処理を終了した作業ユニットの数を返します。 ReaderSerializestate 読者の状態をコードする文字列テンソルを作成します。 real <uはtnumber >を拡張します 複雑な数の実際の部分を返します。 Realdiv <tはttype >を拡張します 実際のタイプの場合、x / y要素ごとに戻ります。 rebatchdataset バッチサイズを変更するデータセットを作成します。 rebatchdatasetv2 バッチサイズを変更するデータセットを作成します。 相互<t ttype >を拡張します x要素の相互に計算します。 recolocalgrad <t extends ttype > `x` wrt wrtの入力の逆の勾配を計算します。 RecordInput ランダム化されたレコードを放出します。 recv <t ttype >を拡張します 別のXLA計算から指名されたテンソルを受信します。 <tを拡張するtnumber >を減らします 同一のタイプと形状の複数のテンソルを相互に削減します。 Reduceall テンソルの寸法にわたる「論理と要素の」を計算します。 還元 テンソルの寸法にわたる要素の「論理または」を計算します。 ReduceJoin 指定された寸法に弦テンソルを結合します。 reducemax <t拡張ttype > テンソルの寸法にわたる最大要素を計算します。 reducemin <tはttype >を伸ばします テンソルの寸法にわたる最小要素を計算します。 ReduceProd <t ttype >を拡張します テンソルの寸法にわたる要素の積を計算します。 TTYPE >を拡張する<tを削減します テンソルの寸法にわたる要素の合計を計算します。 reducev2 <tはtnumber >を拡張します 同一のタイプと形状の複数のテンソルを相互に削減します。 順序<t ttype >を拡張します チャイルドフレームを作成または見つけ、子フレームで「データ」を利用できるようにします。 reexit <t ttype >を拡張します 現在のフレームを親フレームに終了します。 refidentity <t ttype >を拡張します 入力REFテンソルと同じREFテンソルを返します。 refnextiteration <t ttype >を拡張します 次の反復に入力を利用できるようにします。 refselect <t ttype >を拡張します 「入力」の「インデックス」要素を「出力」に転送します。 regexfullmatch 入力が正規表現パターンと一致するかどうかを確認します。 regexReplace 「入力」の「パターン」の正規表現の一致を、「rewrite」で提供される置換文字列に置き換えます。 RegisterDataset TF.DATAサービスでデータセットを登録します。 relu <t ttype >を拡張します 修正線形を計算： `max（feature、0）`。 relu6 <tはtnumber >を拡張します 修正された線形6： `min（max（feature、0）、6）`を計算します。 relu6grad <tはtnumber >を拡張します relu6操作のために修正された線形6勾配を計算します。 relugrad <tはtnumber >を拡張します Relu操作のために修正された線形勾配を計算します。 繰り返しdataset 「input_dataset」の出力を発するデータセットを作成します。 複製 レプリカID。 replicatedInput <t extends ttype > n入力をN-way Replaged TPU計算に接続します。 reshape <t ttype >を拡張します テンソルを再形成します。 Resizearea エリア補間を使用して、「画像」を「サイズ」にサイズ変更します。 ResizeBicubic 二頭筋補間を使用して、「画像」を「サイズ」にサイズ変更します。 seizeBicubicgrad <t endocs tnumber > 二頭筋補間の勾配を計算します。 seizeBilinear 双線形補間を使用して「イメージ」を「サイズ」にサイズ変更します。 seizeBilinearGrad <T拡張TNumber > 双線形補間の勾配を計算します。 Resizenearestneighbor <t endocs tnumber > 最近隣の補間を使用して「イメージ」を「サイズ」にサイズ変更します。 Resizenearestneighborgrad <t endocs tnumber > 最も近い隣接補間の勾配を計算します。 Resourceaccumulatornumaculated 与えられた蓄積者に集約された勾配の数を返します。 ResourceAccumulatortakegradient <t extends ttype > 与えられた条件障害物の平均勾配を抽出します。 ResourceConditionAlaccumator 勾配を集約するための条件付きアキュムレータ。 resourcecountupto <tはtnumber >を拡張します 「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はttype >を拡張します 「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。 resourcegathernd <uはttype >を拡張します restoreslice <t ttype >を拡張します チェックポイントファイルからテンソルを復元します。 retiveTpuembeddingStochasticGradientDescentParameters SGD埋め込みパラメーターを取得します。 逆<t ttype >を伸ばします テンソルの特定の寸法を逆転させます。 reversequence <t ttype >を拡張します 可変長スライスを逆転させます。 rfft <uはttype >を拡張します 実数高速フーリエ変換。 rfft2d <u extends ttype > 2D REAL-VALUED FAST FORIER変換。 rfft3d <u extends ttype > 3D REAL-VALUED FAST FORIER変換。 rgbtohsv <tはtnumber >を拡張します RGBからHSVに1つ以上の画像を変換します。 rightshift <t tnumber >を拡張します ElementWiseは、「x」と「y」のビットワイズの右シフトを計算します。 rint <tはtnumber >を拡張します xに最も近い要素ごとの整数を返します。 rngreadandskip カウンターベースのRNGのカウンターを進めます。 ロール<t ttype >を拡張します 軸に沿ってテンソルの要素を転がします。 round <tはttype >を拡張します テンソルの値を、要素ごとに最も近い整数に丸めます。 RPC RPCリクエストのバッチを実行します。 rsqrt <t ttype >を拡張します x要素の平方根の相互に計算します。 rsqrtgrad <t ttype >を拡張します `x`のrsqrtの勾配を計算します。 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。 Scalarsummary スカラー値を持つ「概要」プロトコルバッファーを出力します。 鱗状翻訳 scaleandtranslategrad <t endocs tnumber > scatteradd <t ttype >を拡張します スパースアップデートを変数参照に追加します。 scatterdiv <t extends ttype > スパースアップデートによって変数参照を分割します。 scattermax <tはtnumber >を拡張します 「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。 scattermin <tはtnumber >を拡張します 「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。 scattermul <t伸長ttype > スパースアップデートを変数参照に掛けます。 scatternd <uはttype >を拡張します 「インデックス」に従って「更新」を新しいテンソルに分散させます。 scatterndadd <t ttype >を拡張します 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。 scatterndmax <t ttype >を拡張します 要素ごとの最大値を計算します。 scatterndmin <t ttype >を拡張します 要素ごとの最小値を計算します。 scatterndnonaliasingadd <t ttype > 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 ttype >を拡張します 変数内の個々の値またはスライスにスパース減算を適用します。 scatterndupdate <t ttype >を拡張します 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。 scattersub <t extends ttype > スパースアップデートを変数参照に減算します。 scatterUpdate <t ttype >を拡張します スパースアップデートを変数参照に適用します。 sdcafprint 入力文字列の指紋を計算します。 segmentmax <tはtnumber >を拡張します テンソルのセグメントに沿った最大値を計算します。 segmentmean <tはttype >を拡張します テンソルのセグメントに沿った平均を計算します。 segmentmin <tはtnumber >を拡張します テンソルのセグメントに沿った最小値を計算します。 segmentProd <tはttype >を拡張します テンソルのセグメントに沿って製品を計算します。 segmentsum <t ttype >を拡張します テンソルのセグメントに沿って合計を計算します。 <t extends ttype >を選択します selu <tはtnumber >を拡張します スケーリングされた指数線形を計算します： `スケール * alpha *（exp（feature）-1）` <0の場合、 `scale * feation`それ以外の場合。 Selugrad <tはtnumber >を拡張します スケーリングされた指数線形（SELU）操作の勾配を計算します。 serializeiterator Iteratorを表す与えられた「Resource_Handle」をバリアントテンソルに変換します。 serializemanysparse <uはttype >を拡張します `n`-minibatch` sparsetensor`を[n、3] `` tensor`オブジェクトにシリアル化します。 serializesparse <uはttype >を拡張します `sparsetensor`を[3]` tensor`オブジェクトにシリアル化します。 Serializetensor テンソルをシリアル化されたテンソルプロトプロトに変換します。 SetSize 入力「セット」の最後の次元に沿った一意の要素の数。 SetStatSagGregatordataset shape <uはtnumber >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。 shardedfilename シャードされたファイル名を生成します。 shardedfilespec すべてのシャードファイル名に一致するグローブパターンを生成します。 シェルディング<t ttype > 指定されたシェード属性に基づいて入力を削減するOP。 shuffleandrepeatdataset shuffledataset シグモイド<tはttype >を伸ばします 「x」の要素の微細症を計算します。 sigmoidgrad <t ttype >を拡張します `x` wrt wrt of sigmoidの勾配を計算します。 Sign <t ttype >を拡張します 数字の兆候の要素ごとの表示を返します。 sin <tはttype >を拡張します Xの正弦号を要素ごとに計算します。 sinh <tはttype >を拡張します X Xの双曲線サインを要素ごとに計算します。 サイズ<uはtnumber >を拡張します テンソルのサイズを返します。 Skipdataset 「input_dataset」から「カウント」要素をスキップするデータセットを作成します。 sleepdataset スライス<t ttype >を伸ばします 「入力」からスライスを返します。 SlidingWindowDataset 「input_dataset」の上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。 snapshot <t ttype >を拡張します 入力テンソルのコピーを返します。 sobolsample <tはtnumber >を拡張します SOBOLシーケンスからポイントを生成します。 softmax <tはtnumber >を拡張します SoftMaxのアクティベーションを計算します。 softplus <tはtnumber >を拡張します softplusを計算： `log（exp（feature） + 1）`。 softplusgrad <t tnumber >を拡張します SoftPlus操作のソフトプラス勾配を計算します。 softsign <t tnumber >を拡張します softSignを計算： `feature /（abs（feature） + 1）`。 SoftSigngrad <T拡張TNumber > SoftSign操作のためにSoftSignグラデーションを計算します。 <t拡張ttype >を解く 線形方程式のシステムを解決します。 sort <t ttype >を拡張します 文書化されたXLAソート演算子をラップします https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort。 spaceTobatch <t ttype >を拡張します タイプTの4DテンソルのSpaceTobatch。 spaceTobatchnd <t ttype >を拡張します タイプTのndテンソル用のspaceTobatch。 spaceTodepth <t ttype > Type Tのテンソルの時空間。 sparseapplyadadelta <t ttype > var：変数（）からのものでなければなりません。 Sparseapplyadagrad <t ttype > Adagradスキームに従って、「*var」および「*ascum」の関連するエントリを更新します。 sparseapplyadagradda <t ttype > 近位のAdagradスキームに従って、「*var」および「*Accum」のエントリを更新します。 sparseapplycenteredrmsprop <t ttype >を拡張します 中心RMSPropアルゴリズムに従って「*var」を更新します。 sparseapplyftrl <t ttype > ftrl-proximalスキームに従って、「*var」の関連するエントリを更新します。 sparseapplymomentum <t ttype > Momentum Schemeに従って、「*var」および「*Accum」の関連するエントリを更新します。 Sparseapplypromaladagrad <t ttype > FOBOSアルゴリズムに従って、「*var」および「*蓄積」のスパースアップデートエントリ。 Sparseapplypromixalgradientdescent <t ttype > 固定学習率を持つFOBOSアルゴリズムとしてのスパースアップデート '*var'。 sparseapplyrmsprop <t ttype > rmspropアルゴリズムに従って「*var」を更新します。 sparsebincount <uはtnumber >を拡張します 整数配列内の各値の発生数をカウントします。 SparseConditionAlaccumulator まばらな勾配を集約するための条件付きアキュムレータ。 sparsedensecwiseadd <t ttype > これらの特別なルールを使用して、SparsetEnsorと密なテンソルを加算します。 （1）資格がある場合は、スパース側と同じ形状をするために密な側面を放送します。 （2）次に、sparsetensorのインデックスが指す密度の高い値のみがCwis添加に関与します。 sparsedensecwisediv <t ttype > コンポーネントごとに、スパーセンサーを密なテンソルで分割します。 sparesedensecwisemul <t ttype >を拡張します コンポーネントごとに、スパーセンサーに密なテンソルを掛けます。 Sparsematmul マトリックス「A」をマトリックス「B」で掛けます。 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 ttype > Matrix-Multipries密なマトリックスを備えたスパースマトリックス。 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」。 SparsematrixTranspose CSRSPARSEMATRIXの内部（マトリックス）寸法を転置します。 Sparsematrixzeros 形状「Dense_shape」を備えたAll-Zeros csrsparsematrixを作成します。 Sparsereducemax <t拡張tnumber > Sparsetensorの寸法にわたって要素の最大を計算します。 Sparsereducesum <t ttype > Sparsetensorの寸法にわたる要素の合計を計算します。 SparseseMegnmean <tはtnumber >を拡張します テンソルのまばらなセグメントに沿った平均を計算します。 sparsesegmentmeangrad <t endocs tnumber > Sparsesementmeanの勾配を計算します。 sparsesegemegmeanwithnumsegments <t extends tnumber > テンソルのまばらなセグメントに沿った平均を計算します。 sparsegmentsqrtn <t tnumber > テンソルのスパースセグメントに沿って合計をNのSQRTで割ったものを計算します。 sparsegmentsqrtngrad <t tnumber > SparsegmentsQrtnの勾配を計算します。 sparsegmentsqrtnwithnumsegments <t tnumber > テンソルのスパースセグメントに沿って合計をNのSQRTで割ったものを計算します。 sparsegmentsum <t tnumber > テンソルのまばらなセグメントに沿って合計を計算します。 sparsegmentsumwithnumsegments <t tnumber > テンソルのまばらなセグメントに沿って合計を計算します。 sparseslicegrad <t ttype > Sparseslice Opの勾配演算子。 sparsesoftmax <t tnumber > SoftMaxをバッチND「SparSetEnsor」に適用します。 sparsetensordenseadd <uはttype >を拡張します 「sparsetensor」と密な「テンソル」を加算し、密な「テンソル」を生成します。 sparsetensordensematmul <uはttype >を拡張します （ランク2の）sparsetensor（a "" a "が密なマトリックス" B "を掛けます。 sparsetensorsliceTaset sparsetensorを列ごとに要素に分割するデータセットを作成します。 sparsetensortocsrsparsematrix SparsetEnsorを（おそらくバッチ）CSRSParsematrixに変換します。 sparsetodense <uはttype >を拡張します スパース表現を密なテンソルに変換します。 Spence <tはtnumber >を拡張します sqldataset SQLクエリを実行し、結果セットの行を発するデータセットを作成します。 sqrt <tはttype >を拡張します x要素の平方根を計算します。 sqrtgrad <t extends ttype > `x`のsqrtの勾配を計算します。 sqrtm <t extends ttype > 1つ以上の正方形のマトリックスのマトリックス平方根を計算します。 matmul（sqrtm（a）、sqrtm（a））= a 入力マトリックスは反転可能である必要があります。 正方形<t ttype >を伸ばします Xの正方形を計算します。要素ごとに。 squaredifference <t ttype > conj（x -y）（x -y）を返します。 スクイーズ<t ttype >を伸ばします テンソルの形状からサイズ1の寸法を削除します。 stack <t ttype >を拡張します `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。 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。 statefulrandombinomial <vはtnumber >を拡張します StatefulStandardnormal <uはttype >を拡張します 正規分布からランダム値を出力します。 statefultruncatednormal <uはttype >を拡張します 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はttype >を拡張します 均一な分布からランダム値を出力します。 statefuluniformfullint <uはttype >を拡張します 均一な分布からランダムな整数を出力します。 statefuluniformint <uはttype >を拡張します 均一な分布からランダムな整数を出力します。 statelessMultinomial <vはtnumber >を拡張します 多項分布からサンプルを描画します。 statolessparametarizedTruncatednormal <v extends tnumber > StatelessRandombinomial <wはtnumber >を拡張します 二項分布からの決定論的な疑似ランダム乱数を出力します。 statelessrandomgamma <vはtnumber >を拡張します ガンマ分布からの決定論的な疑似ランダム乱数を出力します。 statelessrandomnormal <vはtnumber >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。 statelessrandomnormalv2 <uはtnumber >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はtnumber >を拡張します 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。 statelessrandomuniform <vはtnumber >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。 statellessrandomuniformfullint <v extends tnumber > 均一な分布からの決定論的な疑似ランダムランダム整数を出力します。 statellessrandomuniformfullintv2 <u extends tnumber > 均一な分布からの決定論的な疑似ランダムランダム整数を出力します。 statelessrandomuniformint <v extends tnumber > 均一な分布からの決定論的な疑似ランダムランダム整数を出力します。 statelessrandomuniformintv2 <u extends tnumber > 均一な分布からの決定論的な疑似ランダムランダム整数を出力します。 statelessrandomuniformv2 <uはtnumber >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。 statelesstruncatednormal <v extends tnumber > 切り捨てられた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。 statelesstruncatednormalv2 <u extends tnumber > 切り捨てられた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。 StaticRegexfullMatch 入力が正規表現パターンと一致するかどうかを確認します。 statecregexreplace 入力のパターンの一致を書き換えに置き換えます。 statsaggregatorhandle statsaggregatorsummary 指定された統計マネージャーによって記録された統計の要約を作成します。 stopgradient <t extends ttype > 勾配計算を停止します。 stridedslice <t ttype > 「入力」から伸びたスライスを返します。 stridedsliceassign <t extends ttype > 「ref」のスライスされたL値参照に「値」を割り当てます。 stridedslicegrad <u extends ttype > 「stridedslice」の勾配を返します。 stringformat テンソルのリストを使用して、文字列テンプレートをフォーマットします。 stringlength 「入力」の文字列長。 ストリップ テンソルからのリードおよびトレーリングホワイトスペースをストリップします。 sub <t ttype >を拡張します x -y要素ごとに返します。 基質 文字列の「テンソル」からサブストリングを返します。 sum <t ttype >を拡張します テンソルの寸法にわたる要素の合計を計算します。 summarywriter tpucompilationResult TPUコンパイルの結果を返します。 tpuembeddingIctivations TPU埋め込みの差別化を可能にするOP。 tpureplicatedInput <t ttype >を拡張します n入力をN-way Replaged TPU計算に接続します。 Takedataset 「input_dataset」から「カウント」要素を含むデータセットを作成します。 tan <tはttype >を拡張します Xの要素ごとにTANを計算します。 tanh <tはttype >を拡張します `x`要素のように双曲線の接線を計算します。 tanhgrad <tはttype >を拡張します `x`のタンの勾配を計算します。 一時的な可変<t拡張ttype > 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。 TENSORARRAYGATHER <T拡張TTYPE > テンソラレイから出力「値」に特定の要素を収集します。 TensorArrayPack <T拡張TType > TensorArrayread <t ttype >を拡張します テンソラレイから出力「値」への要素を読みます。 Tensorarrayscatter 入力値からデータを特定のテンソラレイ要素に分散させます。 テンソラレイズ テンソラレイ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に押し込みます。 Tensordataset 「コンポーネント」をテンソルのタプルとして1回放出するデータセットを作成します。 tensordiag <t ttype >を拡張します 特定の対角線値を持つ対角線テンソルを返します。 tensordiagpart <t extends ttype > テンソルの対角線部分を返します。 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のハンドルを作成します 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します TensorlistConcatlists Tensorlistelementshape <t拡張tnumber > 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 ttype > 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 ttype > TensorListlength 入力テンソルリストのテンソルの数を返します。 TensorListPushback 「input_handle」の指定されたリストの他の要素として、「テンソル」を `input_handle`の他の要素として渡されたリストを返します。 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 テンソルにインデックスを作成することにより、テンソルリストを作成します。 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。 TENSORLISSTITITEM Tensorlistsplit テンソルをリストに分割します。 TensorListStack <t ttype > リスト内のすべてのテンソルをスタックします。 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 extends ttype > テンソルマップの特定の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 ttype > 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。 tensorscatterndadd <t ttype > 「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。 tensorscatterndmax <t ttype > tensorscatterndmin <t ttype > tensorscatterndsub <t ttype >を拡張します 「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。 tensorscatterndupdate <t ttype > 「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。 TENSORSLICETASET 「コンポーネント」の各dim-0スライスを放出するデータセットを1回作成します。 TensorStridedSliceUpdate <t ttype > 「入力」のスライスされたL値参照に「値」を割り当てます。 Tensorsummary テンソルとプラギンごとのデータを使用して「概要」プロトコルバッファーを出力します。 textLinedAtaset 1つ以上のテキストファイルの行を発するデータセットを作成します。 TextLineReader 「\ n」で区切られたファイルの行を出力する読者。 tfrecorddataset 1つ以上のTrecordファイルからレコードを発するデータセットを作成します。 TFrecordReader Tensorflow Recordsファイルからレコードを出力する読者。 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。 tile <tはttype >を伸ばします 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。 Tilegrad <Tはttype >を拡張します 「タイル」の勾配を返します。 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。 Tohashbucket 入力テンソル内の各文字列を多数のバケットでハッシュmodに変換します。 tohashbucketfast 入力テンソル内の各文字列を多数のバケットでハッシュmodに変換します。 tohashbuckettrong 入力テンソル内の各文字列を多数のバケットでハッシュmodに変換します。 tonumber <tはtnumber >を拡張します 入力テンソル内の各文字列を指定された数値タイプに変換します。 ttype >を拡張する<tを転置します 順列によるxのシャッフル寸法。 TriangularSolve <tはttype >を拡張します 逆立施設によって上または下の三角形マトリックスを持つ線形方程式のシステムを解決します。 tridiagonalmatmul <t ttype > 三分角行列で製品を計算します。 ttyagonalsolve <t ttype >を拡張します 方程式の三分角系を解決します。 ttype > extends ttype > 整数タイプのX / Y要素ごとに返品します。 truncatemod <t extends tnumber > 要素ごとの分割の残りを返します。 truncatednormal <uはtnumber >を拡張します 切り捨てられた正規分布からランダム値を出力します。 UNBATCH <T拡張TTYPE > 単一の出力テンソルのバッチの動作を逆転させます。 unbatchdataset 入力の要素を複数の要素に分割するデータセット。 Unbatchgrad <T拡張TType > 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。 unicodeScript Unicode Integerコードポイントの特定のテンソルのスクリプトコードを決定します。 UnicodetransCode ソースエンコードから宛先エンコードに入力テキストをトランスコードします。 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 endocs tnumber > 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。 unsortedsegmentmax <tはtnumber >を拡張します テンソルのセグメントに沿った最大値を計算します。 unsortedsegmentmin <tはtnumber >を拡張します テンソルのセグメントに沿った最小値を計算します。 unsortedsegmentprod <t ttype >を拡張します テンソルのセグメントに沿って製品を計算します。 unsortedsegmentsum <t ttype >を拡張します テンソルのセグメントに沿って合計を計算します。 unwrapdatasetvariant アッパー すべての小文字をそれぞれの大文字の交換に変換します。 upperbound <uはtnumber >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。 変数<t ttype >を拡張します 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 tnumber > 「リソース」によって指された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。 Wholefilereader ファイルの内容全体を値として出力するリーダー。 WindowDataset 入力要素を（巣の）windowsのデータセットに組み合わせます。 workerheartbeat ワーカーハートビートop。 wrapdatasetvariant xdivy <t ttype >を拡張します x == 0の場合は0、それ以外の場合はx / y、elementwiseを返します。 xlarecvfromhost <t ttype > ホストからテンソルを受信するOP。 xlasetbound XLAコンパイラへのヒントとして、指定された入力値のバインドを設定し、 同じ値を返します。 xlaspmdfulltoshardshape <t ttype > XLA SPMD Partitionerが自動パーティションを切り替えるために使用するOP 手動分割。 xlaspmdshardtofullshape <t ttype > XLA SPMD Partitionerが手動のパーティション化から切り替えるために使用するOP 自動パーティション。 xlog1py <t ttype >を拡張します x == 0の場合は0、x * log1p（y）それ以外の場合は、elementwiseを返します。 xlogy <t extends ttype > x == 0の場合は0、x * log（y）それ以外の場合はelementWiseを返します。 Zeros <t拡張ttype > An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. ZerosLike <T extends TType > Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x. Zeta <T extends TNumber > Compute the Hurwitz zeta function \\(\zeta(x, q)\\)。 ZipDataset Creates a dataset that zips together `input_datasets`. erfinv <T extends TNumber >

Interface implemented by operands of a TensorFlow operation.

使用例:

Ops tf = Ops.create();

 // The "decodeJpeg" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Operand<TUint8> decodeJpeg = tf.image.decodeJpeg(...);
 tf.dtypes.cast(decodeJpeg, TFloat32.class);

 // The output "y" of the "unique" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Output<TInt32> y = tf.unique(...).y();
 tf.dtypes.cast(y, TFloat32.class);

 // The "split" operation can be used as operand list to the "concat" operation
 Iterable<? extends Operand<TFloat32>> split = tf.split(...);
 tf.concat(split, tf.constant(0));
 

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。
抽象的なT	asTensor () このオペランドのテンソルを返します。
抽象的な形	形（） このオペランドのOutputによって参照されるテンソルの (おそらく部分的に既知の) 形状を返します。
抽象クラス<T>	タイプ（） このオペランドのテンソル型を返します。

継承されたメソッド

インターフェースorg.tensorflow.op.Opから

抽象的な実行環境	環境() このオペレーションが作成された実行環境を返します。
抽象的な操作	オプ() この計算単位を単一のOperationとして返します。

インターフェースorg.tensorflow.ndarray.Shapedから

抽象整数	ランク（）
抽象的な形	形（）
抽象的な長い	サイズ（） このコンテナの合計サイズを値の数で計算して返します。

パブリックメソッド

public abstract Output <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。

関連項目

• addInput(Output)

public abstract T asTensor ()

このオペランドのテンソルを返します。 Only works when running in an eager execution

返品

• the tensor

投げる

IllegalStateException	if this is an operand of a graph

public abstract Shape shape ()

このオペランドのOutputによって参照されるテンソルの (おそらく部分的に既知の) 形状を返します。

public abstract Class<T> type ()

このオペランドのテンソル型を返します。