tensorflow:: ops

まとめ

型定義
Mul	typedef Multiply
Neg	typedef Negate
ReduceAll	typedef All
ReduceAny	typedef Any
ReduceMax	typedef Max
ReduceMean	typedef Mean
ReduceMin	typedef Min
ReduceProd	typedef Prod
ReduceSum	typedef Sum
Sub	typedef Subtract

機能
AsNodeOut (const Scope & scope, const Input & inp)	NodeBuilder::NodeOut
AsNodeOutList (const Scope & scope, const InputList & inp)	std::vector< NodeBuilder::NodeOut >
AudioSummary (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input tag, :: tensorflow::Input tensor, :: tensorflow::Input sample_rate)
AudioSummary (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input tag, :: tensorflow::Input tensor, :: tensorflow::Input sample_rate, const AudioSummary::Attrs & attrs)
BadColor (const TensorProto & x)	TF_MUST_USE_RESULT Attrs 非有限値を持つピクセルに使用する色。
Const (const Scope & scope, const Input::Initializer & val)	Output
Const (const Scope & scope, const T & v, const TensorShape shape)	Output
Const (const Scope & scope, const std::initializer_list< T > & v, const TensorShape shape)	Output
ConstFromProto (const Scope & scope, const TensorProto & proto)	Output
ImageSummary (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input tag, :: tensorflow::Input tensor)
ImageSummary (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input tag, :: tensorflow::Input tensor, const ImageSummary::Attrs & attrs)
MaxImages (int64 x)	Attrs
MaxOutputs (int64 x)	Attrs
node () const	::tensorflow::Node *
range (It represents the value of a *pixel in the output image).Non-finite values in the input tensor are *replaced by this tensor in the output image.The default value is the color *red.**Arguments	image **If max_images is greater the summary value tags are *generated sequentially as *tag *tag etc **The bad_color argument is the color to use in the generated images for *non finite input values It is a uint8 D tensor of length channels *Each element must be in the 画像を生成するバッチ要素の最大数。

クラス
tensorflow:: ops:: Abort	呼び出し時に例外を発生させてプロセスを中止します。
tensorflow:: ops:: Abs	テンソルの絶対値を計算します。
tensorflow:: ops:: AccumulateNV2	テンソルのリストの要素ごとの合計を返します。
tensorflow:: ops:: AccumulatorApplyGradient	指定されたアキュムレータに勾配を適用します。
tensorflow:: ops:: AccumulatorNumAccumulated	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。
tensorflow:: ops:: AccumulatorSetGlobalStep	global_step の新しい値でアキュムレータを更新します。
tensorflow:: ops:: AccumulatorTakeGradient	指定されたConditionalAccumulatorの平均勾配を抽出します。
tensorflow:: ops:: Acos	xのacosを要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: Acosh	xの逆双曲線余弦を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: Add	x + y を要素ごとに返します。
tensorflow::ops::AddManySparseToTensorsMap	N個のミニバッチSparseTensor SparseTensorsMapに追加し、 Nハンドルを返します。
tensorflow:: ops:: AddN	すべての入力テンソルを要素ごとに加算します。
tensorflow:: ops:: AddSparseToTensorsMap	SparseTensor SparseTensorsMapに追加し、そのハンドルを返します。
tensorflow:: ops:: AddV2	x + y を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: AdjustContrast	1つまたは複数の画像のコントラストを調整します。
tensorflow:: ops:: AdjustHue	1つまたは複数の画像の色合いを調整します。
tensorflow:: ops:: AdjustSaturation	1つまたは複数の画像の彩度を調整します。
tensorflow:: ops:: すべて	テンソルの各次元における要素間の「論理積」を計算します。
tensorflow:: ops:: AllCandidateSampler	学習済みの単語分布に基づいて、候補サンプリング用のラベルを生成します。
tensorflow:: ops:: 角度	複素数の引数を返します。
tensorflow:: ops:: Any	テンソルの各次元における要素間の「論理和」を計算します。
tensorflow::ops::ApplyAdadelta	'*var' を adadelta スキームに従って更新します。
tensorflow:: ops:: ApplyAdagrad	'*var' を adagrad スキームに従って更新します。
tensorflow:: ops:: ApplyAdagradDA	'*var' を近位アダグラッド方式に従って更新します。
tensorflow:: ops:: ApplyAdam	Adamアルゴリズムに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ApplyAddSign	AddSignの更新に合わせて「*var」を更新してください。
tensorflow:: ops:: ApplyCenteredRMSProp	中央値RMSPropアルゴリズムに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ApplyFtrl	Ftrl近接スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ApplyFtrlV2	Ftrl近接スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ApplyGradientDescent	'*var' から 'alpha' * 'delta' を減算して、'*var' を更新します。
tensorflow:: ops:: ApplyMomentum	モーメンタムスキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ApplyPowerSign	AddSignの更新に合わせて「*var」を更新してください。
tensorflow:: ops:: ApplyProximalAdagrad	FOBOSとAdagradの学習率に基づいて「*var」と「*accum」を更新します。
tensorflow:: ops:: ApplyProximalGradientDescent	'*var'を、固定学習率のFOBOSアルゴリズムとして更新します。
tensorflow:: ops:: ApplyRMSProp	RMSPropアルゴリズムに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ApproximateEqual	要素ごとに、abs(xy) < tolerance の真偽値を返します。
tensorflow:: ops:: ArgMax	テンソルの各次元において、最も大きな値を持つインデックスを返します。
tensorflow:: ops:: ArgMin	テンソルの各次元において、最小値を持つインデックスを返します。
tensorflow:: ops:: AsString	指定されたテンソルの各要素を文字列に変換します。
tensorflow:: ops:: Asin	xの逆正弦を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: Asinh	xの逆双曲線正弦を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: Assert	与えられた条件が真であることを断言する。
tensorflow:: ops:: Assign	'ref'に'value'を代入して更新します。
tensorflow:: ops:: AssignAdd	「ref」に「value」を追加して更新します。
tensorflow:: ops:: AssignSub	「ref」から「value」を減算して、「ref」を更新します。
tensorflow:: ops:: Atan	xの逆正接を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: Atan2	引数の符号を考慮しながら、 y/xの逆正接を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: Atanh	xの逆双曲線正接を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: AvgPool	入力に対して平均プーリングを実行します。
tensorflow:: ops:: AvgPool3D	入力データに対して3D平均プーリングを実行します。
tensorflow:: ops:: AvgPool3DGrad	平均プーリング関数の勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: バリア	異なるグラフ実行間で持続するバリアを定義します。
tensorflow:: ops:: BarrierClose	指定された障壁を閉じます。
tensorflow:: ops:: BarrierIncompleteSize	指定されたバリア内の不完全な要素の数を計算します。
tensorflow:: ops:: BarrierInsertMany	各キーに対して、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。
tensorflow:: ops:: BarrierReadySize	指定されたバリア内の完全な要素の数を計算します。
tensorflow:: ops:: BarrierTakeMany	バリアから指定された数の完成済み要素を取得します。
tensorflow:: ops:: BatchMatMul	2つのテンソルのスライスをバッチ処理で乗算します。
tensorflow:: ops:: BatchMatMulV2	2つのテンソルのスライスをバッチ処理で乗算します。
tensorflow:: ops:: BatchToSpace	型Tの4次元テンソルに対するBatchToSpace。
tensorflow:: ops:: BatchToSpaceND	T型のNDテンソルに対するBatchToSpace 。
tensorflow:: ops:: BesselI0e	xの要素ごとのベッセルi0e関数を計算します。
tensorflow:: ops:: BesselI1e	xの要素ごとのベッセルi1e関数を計算します。
tensorflow:: ops:: Betainc	正則化された不完全ベータ積分を計算する \(I_x(a, b)\)。
tensorflow:: ops:: BiasAdd	valueにbiasを加える。
tensorflow:: ops:: BiasAddGrad	「bias」テンソルに対する「BiasAdd」の逆操作。
tensorflow:: ops:: Bincount	整数配列内の各値の出現回数をカウントします。
tensorflow:: ops:: Bitcast	データをコピーせずに、テンソルをある型から別の型にビットキャストします。
tensorflow:: ops:: BroadcastDynamicShape	ブロードキャストを使用して、s0 op s1 の形状を返します。
tensorflow:: ops:: BroadcastTo	互換性のある形状の配列をブロードキャストします。
tensorflow:: ops:: Bucketize	「境界」に基づいて「入力」をバケットに分類します。
tensorflow:: ops:: Cast	SrcT型のxをDstT型のyにキャストします。
tensorflow:: ops:: Ceil	x以上の最小の整数を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: CheckNumerics	テンソルにNaN値とInf値が含まれていないかチェックします。
tensorflow:: ops:: ClipByValue	テンソル値を、指定された最小値と最大値に制限します。
tensorflow:: ops:: CombinedNonMaxSuppression	スコアの降順でバウンディングボックスのサブセットを貪欲に選択します。
tensorflow:: ops:: CompareAndBitpack	input値をthresholdと比較し、結果のビットをuint8にパックします。
tensorflow:: ops:: Complex	2つの実数を複素数に変換します。
tensorflow:: ops:: ComplexAbs	テンソルの複素絶対値を計算します。
tensorflow:: ops:: ComputeAccidentalHits	sampled_candidates 内の、true_labels に一致する位置の ID を計算します。
tensorflow:: ops:: Concat	テンソルを1次元に沿って連結します。
tensorflow:: ops:: ConditionalAccumulator	勾配を集約するための条件付きアキュムレータ。
tensorflow:: ops:: Conj	複素数の複素共役を返します。
tensorflow:: ops:: ConjugateTranspose	xの次元を順列に従ってシャッフルし、その結果を共役する。
tensorflow:: ops:: ControlTrigger	何も効果がない。
tensorflow:: ops:: Conv2D	4次元のinputとfilterテンソルが与えられた場合に、2次元畳み込みを計算します。
tensorflow:: ops:: Conv2DBackpropFilter	フィルタに関する畳み込みの勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: Conv2DBackpropInput	入力に対する畳み込みの勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: Conv3D	5次元のinputとfilterテンソルが与えられた場合に、3次元畳み込みを計算します。
tensorflow:: ops:: Conv3DBackpropFilterV2	フィルタに関する3次元畳み込みの勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: Conv3DBackpropInputV2	入力に対する3次元畳み込みの勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: Cos	xのcosを要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: Cosh	xの双曲線余弦を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: CountUpTo	「ref」が「limit」に達するまで増加します。
tensorflow:: ops:: CropAndResize	入力画像テンソルから切り抜き領域を抽出し、サイズを変更します。
tensorflow:: ops:: CropAndResizeGradBoxes	入力ボックステンソルに対する crop_and_resize 操作の勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: CropAndResizeGradImage	入力画像テンソルに対する crop_and_resize 操作の勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: Cross	ペアごとの外積を計算します。
tensorflow:: ops:: Cumprod	axisに沿ったテンソルxの累積積を計算します。
tensorflow:: ops:: Cumsum	axisに沿ったテンソルxの累積和を計算します。
tensorflow:: ops:: DataFormatDimMap	指定された次元インデックスを宛先データ形式で返します。
tensorflow:: ops:: DataFormatVecPermute	指定された宛先データ形式で、置換されたベクトル/テンソルを返します。
tensorflow:: ops:: DebugGradientIdentity	勾配デバッグのための恒等演算。
tensorflow:: ops:: DebugGradientRefIdentity	勾配デバッグのための恒等演算。
tensorflow:: ops:: DecodeAndCropJpeg	JPEG形式でエンコードされた画像をデコードし、uint8テンソルに切り抜きます。
tensorflow:: ops:: DecodeBase64	ウェブセーフなBase64エンコードされた文字列をデコードします。
tensorflow:: ops:: DecodeBmp	BMP形式でエンコードされた画像の最初のフレームをuint8テンソルにデコードします。
tensorflow:: ops:: DecodeCSV	CSVレコードをテンソルに変換します。
tensorflow:: ops:: DecodeCompressed	文字列を解凍します。
tensorflow:: ops:: DecodeGif	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。
tensorflow:: ops:: DecodeJSONExample	JSON形式でエンコードされたExample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。
tensorflow:: ops:: DecodeJpeg	JPEG形式でエンコードされた画像をuint8テンソルにデコードします。
tensorflow:: ops:: DecodePaddedRaw	文字列のバイト列を数値のベクトルとして再解釈する。
tensorflow:: ops:: DecodePng	PNG形式でエンコードされた画像をuint8またはuint16テンソルにデコードします。
tensorflow:: ops:: DecodeRaw	文字列のバイト列を数値のベクトルとして再解釈する。
tensorflow:: ops:: DeepCopy	xのコピーを作成します。
tensorflow:: ops:: DeleteSessionTensor	セッション内で、ハンドルで指定されたテンソルを削除します。
tensorflow:: ops:: DepthToSpace	T型テンソルのDepthToSpace関数。
tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNative	4次元のinputとfilterテンソルが与えられた場合に、2次元の深層畳み込みを計算します。
tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter	フィルタに関する深層畳み込みの勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNativeBackpropInput	入力に対する深層畳み込みの勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: Dequantize	「input」テンソルをfloatまたはbfloat16テンソルに逆量子化します。
tensorflow:: ops:: DeserializeManySparse	シリアル化されたミニバッチからSparseTensors逆シリアル化して連結します。
tensorflow:: ops:: DeserializeSparse	SparseTensorオブジェクトを逆シリアル化します。
tensorflow:: ops:: DestroyTemporaryVariable	一時変数を破棄し、その最終値を返します。
tensorflow:: ops:: Diag	指定された対角値を持つ対角テンソルを返します。
tensorflow:: ops:: DiagPart	テンソルの対角成分を返します。
tensorflow:: ops:: Digamma	Lgamma (絶対値の対数) の導関数である Psi を計算します。
tensorflow:: ops:: Dilation2D	4次元inputと3次元filterテンソルのグレースケール膨張を計算します。
tensorflow:: ops:: Dilation2DBackpropFilter	フィルターに対する形態学的2次元膨張の勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: Dilation2DBackpropInput	入力に対する形態学的2次元膨張の勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: Div	x / y の要素ごとの値を返します。
tensorflow:: ops:: DivNoNan	分母がゼロの場合は0を返します。
tensorflow:: ops:: DrawBoundingBoxes	複数の画像に対して境界ボックスを描画する。
tensorflow:: ops:: DrawBoundingBoxesV2	複数の画像に対して境界ボックスを描画する。
tensorflow:: ops:: DynamicPartition	partitionsのインデックスを使用して、 data num_partitionsテンソルに分割します。
tensorflow:: ops:: DynamicStitch	dataテンソルの値をインターリーブして、単一のテンソルにまとめます。
tensorflow:: ops:: EditDistance	（正規化された可能性のある）レーベンシュタイン編集距離を計算します。
tensorflow:: ops:: Elu	指数線形を計算します: exp(features) - 1 (< 0 の場合)、それ以外の場合はfeatures 。
tensorflow:: ops:: 空	指定された形状のテンソルを作成します。
tensorflow:: ops:: EncodeBase64	文字列をウェブセーフなbase64形式にエンコードします。
tensorflow:: ops:: EncodeJpeg	画像をJPEG形式でエンコードする。
tensorflow:: ops:: EncodeJpegVariableQuality	指定された圧縮品質で入力画像をJPEGエンコードします。
tensorflow:: ops:: EncodePng	画像をPNG形式でエンコードします。
tensorflow:: ops:: EnsureShape	テンソルの形状が期待される形状と一致することを保証します。
tensorflow:: ops:: Equal	(x == y) の真偽値を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: Erf	xのガウス誤差関数を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: Erfc	xの要素ごとの相補誤差関数を計算します。
tensorflow:: ops:: Erfinv	TODO: ドキュメントを追加します。
tensorflow:: ops:: EuclideanNorm	テンソルの各次元における要素のユークリッドノルムを計算します。
tensorflow:: ops:: Exp	xの指数関数を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: ExpandDims	テンソルの形状に次元1を挿入します。
tensorflow:: ops:: Expm1	exp(x) - 1要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: ExtractGlimpse	入力テンソルから一部を抽出する。
tensorflow:: ops:: ExtractImagePatches	imagesからpatchesを抽出し、「深度」出力次元に格納します。
tensorflow:: ops:: ExtractJpegShape	JPEG形式でエンコードされた画像の形状情報を抽出します。
tensorflow:: ops:: ExtractVolumePatches	inputからpatchesを抽出し、出力の「深度」次元に配置します。
tensorflow:: ops:: FIFOQueue	先入れ先出しの順序で要素を出力するキュー。
tensorflow:: ops:: Fact	階乗に関する事実を出力してください。
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxArgs	'inputs'テンソル（float型）を擬似的に量子化し、同じ型の'outputs'テンソルに変換します。
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	FakeQuantWithMinMaxArgs操作の勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVars	グローバルな浮動小数点スカラーのminを使用して、float型の「inputs」テンソルを擬似的に量子化する。
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVarsGradient	FakeQuantWithMinMaxVars操作の勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	float 型の 'inputs' テンソルと、形状の 1 つを擬似的に量子化します: [d] 、。
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient	FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel操作の勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: フィル	スカラー値で埋められたテンソルを作成します。
tensorflow:: ops:: フィンガープリント	指紋値を生成します。
tensorflow:: ops:: FixedLengthRecordReader	ファイルから固定長のレコードを出力するリーダー。
tensorflow:: ops:: FixedUnigramCandidateSampler	学習済みの単語分布に基づいて、候補サンプリング用のラベルを生成します。
tensorflow:: ops:: Floor	x以下の要素ごとの最大の整数を返します。
tensorflow:: ops:: FloorDiv	x // y を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: FloorMod	除算の要素ごとの剰余を返します。
tensorflow:: ops:: FractionalAvgPool	入力に対して分数平均プーリングを実行します。
tensorflow:: ops:: FractionalMaxPool	入力に対して分数最大プーリングを実行します。
tensorflow:: ops:: FusedBatchNorm	バッチ正規化。
tensorflow:: ops:: FusedBatchNormGrad	バッチ正規化のための勾配。
tensorflow:: ops:: FusedBatchNormGradV2	バッチ正規化のための勾配。
tensorflow:: ops:: FusedBatchNormGradV3	バッチ正規化のための勾配。
tensorflow:: ops:: FusedBatchNormV2	バッチ正規化。
tensorflow:: ops:: FusedBatchNormV3	バッチ正規化。
tensorflow:: ops:: FusedPadConv2D	畳み込み演算の前処理としてパディングを実行します。
tensorflow:: ops:: FusedResizeAndPadConv2D	畳み込み処理の前処理として、サイズ変更とパディングを実行します。
tensorflow:: ops:: Gather	paramsからindicesに従ってスライスを収集します。
tensorflow:: ops:: GatherNd	paramsからスライスをindicesで指定された形状のテンソルに集めます。
tensorflow:: ops:: GatherV2	params axisからindicesに従ってスライスを収集します。
tensorflow:: ops:: 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。
tensorflow:: ops:: GetSessionHandleV2	入力テンソルを現在のセッションの状態に保存します。
tensorflow::ops::GetSessionTensor	ハンドルで指定されたテンソルの値を取得します。
tensorflow:: ops:: Greater	(x > y) の真偽値を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: GreaterEqual	(x >= y) の真偽値を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: GuaranteeConst	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。
tensorflow:: ops:: HSVToRGB	1つまたは複数の画像をHSV形式からRGB形式に変換します。
tensorflow:: ops:: HistogramFixedWidth	値のヒストグラムを返します。
tensorflow:: ops:: HistogramSummary	ヒストグラムを含むSummaryプロトコルバッファを出力します。
tensorflow:: ops:: アイデンティティ	入力された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。
tensorflow:: ops:: IdentityN	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。
tensorflow:: ops:: IdentityReader	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。
tensorflow:: ops:: Igamma	下側正則化不完全ガンマ関数P(a, x)を計算します。
tensorflow:: ops:: Igammac	上側正則化不完全ガンマ関数Q(a, x)を計算します。
tensorflow:: ops:: Imag	複素数の虚数部を返します。
tensorflow:: ops:: ImmutableConst	メモリ領域から不変テンソルを返します。
tensorflow:: ops:: InTopK	対象が上位K予測に含まれているかどうかを示します。
tensorflow:: ops:: InTopKV2	対象が上位K予測に含まれているかどうかを示します。
tensorflow:: ops:: InplaceAdd	xの指定された行にvを追加します。
tensorflow:: ops:: InplaceSub	xの指定された行からvを減算します。
tensorflow:: ops:: InplaceUpdate	指定された行をvの値で更新します。
tensorflow:: ops:: Inv	xの逆数を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: InvertPermutation	テンソルの逆順列を計算します。
tensorflow:: ops:: IsFinite	xのどの要素が有限であるかを返します。
tensorflow:: ops:: IsInf	x のどの要素が Inf であるかを返します。
tensorflow:: ops:: IsNan	xのどの要素がNaNであるかを返します。
tensorflow::ops::IsVariableInitialized	テンソルが初期化されているかどうかを確認します。
tensorflow:: ops:: L2Loss	L2損失。
tensorflow:: ops:: LMDBReader	LMDBファイルからレコードを出力するリーダー。
tensorflow:: ops:: LRN	局所応答正規化。
tensorflow:: ops:: LearnedUnigramCandidateSampler	学習済みの単語分布に基づいて、候補サンプリング用のラベルを生成します。
tensorflow:: ops:: Less	(x < y) の真偽値を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: LessEqual	(x <= y) の真偽値を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: Lgamma	Gamma(x)の絶対値の対数を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: LinSpace	指定された区間内の値を生成します。
tensorflow:: ops:: Log	xの自然対数を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: Log1p	(1 + x) の自然対数を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: LogSoftmax	対数ソフトマックス活性化関数を計算します。
tensorflow:: ops:: LogUniformCandidateSampler	対数一様分布に従って候補サンプルのラベルを生成します。
tensorflow:: ops:: LogicalAnd	xとyの真偽値を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: LogicalNot	NOT xの真偽値を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: LogicalOr	xまたはyの真偽値を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: LoopCond	入力を出力に転送します。
tensorflow:: ops:: MapClear	この操作は、基となるコンテナ内のすべての要素を削除します。
tensorflow:: ops:: MapIncompleteSize	Opは、基となるコンテナ内の不完全な要素の数を返します。
tensorflow:: ops:: MapPeek	操作は、指定されたキーの値を参照します。
tensorflow:: ops:: MapSize	Opは、基となるコンテナ内の要素数を返します。
tensorflow:: ops:: MapStage	ハッシュテーブルのように動作する、基となるコンテナ内のステージ（キー、値）。
tensorflow:: ops:: MapUnstage	この操作は、キーに関連付けられた値を削除して返します。
tensorflow:: ops:: MapUnstageNoKey	操作は、ランダムな（キー、値）を削除して返します。
tensorflow:: ops:: MatMul	行列「a」に行列「b」を乗算します。
tensorflow:: ops:: MatchingFiles	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。
tensorflow:: ops:: MatrixBandPart	各最内行列において、中心帯の外側にあるすべての要素を設定するテンソルをコピーする。
tensorflow:: ops:: MatrixDiag	指定されたバッチ化された対角値を持つ、バッチ化された対角テンソルを返します。
tensorflow:: ops:: MatrixDiagPart	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。
tensorflow:: ops:: MatrixDiagPartV2	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。
tensorflow:: ops:: MatrixDiagPartV3	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。
tensorflow:: ops:: MatrixDiagV2	指定されたバッチ化された対角値を持つ、バッチ化された対角テンソルを返します。
tensorflow:: ops:: MatrixDiagV3	指定されたバッチ化された対角値を持つ、バッチ化された対角テンソルを返します。
tensorflow:: ops:: MatrixSetDiag	新しいバッチ処理された対角値を持つバッチ処理された行列テンソルを返します。
tensorflow:: ops:: MatrixSetDiagV2	新しいバッチ処理された対角値を持つバッチ処理された行列テンソルを返します。
tensorflow:: ops:: MatrixSetDiagV3	新しいバッチ処理された対角値を持つバッチ処理された行列テンソルを返します。
tensorflow:: ops:: Max	テンソルの各次元における要素の最大値を計算します。
tensorflow:: ops:: MaxPool	入力に対して最大プーリングを実行します。
tensorflow:: ops:: MaxPool3D	入力データに対して3D Maxのプーリング処理を実行します。
tensorflow:: ops:: MaxPool3DGrad	最大プーリング関数の勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: MaxPool3DGradGrad	最大プーリング関数の2次勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: MaxPoolGradGrad	最大プーリング関数の2次勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: MaxPoolGradGradV2	最大プーリング関数の2次勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: MaxPoolGradGradWithArgmax	最大プーリング関数の2次勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: MaxPoolGradV2	最大プーリング関数の勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: MaxPoolV2	入力に対して最大プーリングを実行します。
tensorflow:: ops:: MaxPoolWithArgmax	入力に対して最大プーリングを実行し、最大値とインデックスの両方を出力します。
tensorflow:: ops:: 最大	xとyの最大値を返します（つまり
tensorflow:: ops:: 平均	テンソルの各次元における要素の平均値を計算します。
tensorflow:: ops:: マージ	inputsから利用可能なテンソルの値をoutputに転送します。
tensorflow:: ops:: MergeSummary	要約を統合します。
tensorflow:: ops:: MergeV2Checkpoints	V2形式固有の機能：シャーディングされたチェックポイントのメタデータファイルをマージします。
tensorflow:: ops:: Min	テンソルの各次元における要素の最小値を計算します。
tensorflow:: ops:: 最小値	xとyの最小値を返します（つまり
tensorflow:: ops:: MirrorPad	テンソルを鏡像となる値で埋めます。
tensorflow:: ops:: Mod	除算の要素ごとの剰余を返します。
tensorflow:: ops:: MulNoNan	x * y を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: 多項式	多項分布からサンプルを抽出する。
tensorflow:: ops:: 乗算	x * y を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: Ndtri	TODO: ドキュメントを追加します。
tensorflow:: ops:: 否定	要素ごとに数値的な負の値を計算します。
tensorflow:: ops:: NextAfter	x1の次の表現可能な値を、 x2の方向に沿って要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: NextIteration	次の反復処理でその入力が利用可能になる。
tensorflow:: ops:: NoOp	何も効果がない。
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppression	スコアの降順でバウンディングボックスのサブセットを貪欲に選択します。
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV2	スコアの降順でバウンディングボックスのサブセットを貪欲に選択します。
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV3	スコアの降順でバウンディングボックスのサブセットを貪欲に選択します。
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV4	スコアの降順でバウンディングボックスのサブセットを貪欲に選択します。
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV5	スコアの降順でバウンディングボックスのサブセットを貪欲に選択します。
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionWithOverlaps	スコアの降順でバウンディングボックスのサブセットを貪欲に選択します。
tensorflow:: ops:: NotEqual	(x != y) の真偽値を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: NthElement	最後の次元におけるn番目の順序統計量の値を求めます。
tensorflow:: ops:: OneHot	ワンホットエンソルを返します。
tensorflow:: ops:: OnesLike	xと同じ形状と型の、要素がすべて1のテンソルを返します。
tensorflow:: ops:: OrderedMapClear	この操作は、基となるコンテナ内のすべての要素を削除します。
tensorflow:: ops:: OrderedMapIncompleteSize	Opは、基となるコンテナ内の不完全な要素の数を返します。
tensorflow:: ops:: OrderedMapPeek	操作は、指定されたキーの値を参照します。
tensorflow:: ops:: OrderedMapSize	Opは、基となるコンテナ内の要素数を返します。
tensorflow:: ops:: OrderedMapStage	基となるコンテナ内のステージ（キー、値）は、順序付きのように動作します。
tensorflow:: ops:: OrderedMapUnstage	この操作は、キーに関連付けられた値を削除して返します。
tensorflow:: ops:: OrderedMapUnstageNoKey	Opは、最小の（キー、値）要素を削除して返します。
tensorflow:: ops:: Pad	テンソルをゼロで埋めます。
tensorflow:: ops:: PadV2	テンソルをパディングします。
tensorflow:: ops:: PaddingFIFOQueue	先入れ先出しの順序で要素を出力するキュー。
tensorflow:: ops:: ParallelConcat	Nのテンソルのリストを、最初の次元に沿って連結します。
tensorflow:: ops:: ParallelDynamicStitch	dataテンソルの値をインターリーブして、単一のテンソルにまとめます。
tensorflow:: ops:: ParameterizedTruncatedNormal	正規分布からランダムな値を出力します。
tensorflow:: ops:: ParseExample	brain.Example protos (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。
tensorflow:: ops:: ParseExampleV2	tf.Example プロトコルのベクトル (文字列として) を型付きテンソルに変換します。
tensorflow:: ops:: ParseSequenceExample	brain.SequenceExample プロトコルのベクトル (文字列として) を型付きテンソルに変換します。
tensorflow:: ops:: ParseSequenceExampleV2	tf.io.SequenceExample プロトコル (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。
tensorflow:: ops:: ParseSingleExample	tf.Example プロトコル (文字列として) を型付きテンソルに変換します。
tensorflow:: ops:: ParseSingleSequenceExample	スカラー brain.SequenceExample プロト (文字列として) を型付きテンソルに変換します。
tensorflow:: ops:: ParseTensor	シリアル化された tensorflow.TensorProto プロトをTensorに変換します。
tensorflow:: ops:: プレースホルダー	計算式に渡される値のためのプレースホルダー演算子。
tensorflow:: ops:: PlaceholderWithDefault	出力に何も入力がない場合に、 inputをそのまま通過させるプレースホルダー演算。
tensorflow:: ops:: Polygamma	ポリガンマ関数を計算する \(^{(n)}(x)\)。
tensorflow:: ops:: Pow	ある値の別の値に対するべき乗を計算します。
tensorflow:: ops:: PreventGradient	グラデーションが要求された場合にエラーを発生させる同一性演算。
tensorflow:: ops:: Print	テンソルのリストを出力します。
tensorflow:: ops:: PrintV2	文字列スカラーを出力します。
tensorflow:: ops:: PriorityQueue	最初の要素値に基づいてソートされた要素を生成するキュー。
tensorflow:: ops:: Prod	テンソルの各次元における要素の積を計算します。
tensorflow:: ops:: QuantizeAndDequantizeV2	テンソルを量子化してから逆量子化します。
tensorflow:: ops:: QuantizeAndDequantizeV3	テンソルを量子化してから逆量子化します。
tensorflow:: ops:: QuantizeDownAndShrinkRange	量子化された「入力」テンソルを、より低精度の「出力」に変換します。
tensorflow:: ops:: QuantizeV2	float型の「input」テンソルを、T型の「output」テンソルに量子化します。
tensorflow:: ops:: QuantizedAdd	量子化バッファ上で、x + y を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: QuantizedAvgPool	入力テンソルの量子化型に対する平均プールを生成します。
tensorflow:: ops:: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization	量子化バッチ正規化。
tensorflow:: ops:: QuantizedBiasAdd	量子化型の場合、テンソル「入力」にテンソル「バイアス」を追加します。
tensorflow:: ops:: QuantizedConcat	量子化されたテンソルを1次元に沿って連結します。
tensorflow:: ops:: QuantizedConv2D	量子化された4次元入力とフィルタテンソルが与えられた場合に、2次元畳み込みを計算します。
tensorflow:: ops:: QuantizedInstanceNorm	量子化インスタンス正規化。
tensorflow:: ops:: QuantizedMatMul	行列aと行列bの量子化行列乗算を実行します。
tensorflow:: ops:: QuantizedMaxPool	入力テンソルの量子化型における最大プールを生成します。
tensorflow:: ops:: QuantizedMul	量子化バッファ上で、x * y を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: QuantizedRelu	量子化整流線形変換を計算します: max(features, 0)
tensorflow:: ops:: QuantizedRelu6	量子化整流線形6を計算します： min(max(features, 0), 6)
tensorflow:: ops:: QuantizedReluX	量子化整流線形Xを計算します: min(max(features, 0), max_value)
tensorflow:: ops:: QuantizedResizeBilinear	量子化されたimages 、量子化双線形補間を使用してsizeにリサイズします。
tensorflow:: ops:: QueueClose	指定されたキューを閉じます。
tensorflow:: ops:: QueueDequeue	指定されたキューから、1つ以上のテンソルからなるタプルを取り出します。
tensorflow:: ops:: QueueDequeueMany	指定されたキューから、1つ以上のテンソルからなるn個のタプルを取り出します。
tensorflow:: ops:: QueueDequeueUpTo	指定されたキューから、1つ以上のテンソルからなるn個のタプルを取り出します。
tensorflow:: ops:: QueueEnqueue	指定されたキューに、1つ以上のテンソルからなるタプルを追加します。
tensorflow:: ops:: QueueEnqueueMany	指定されたキューに、1つ以上のテンソルからなるタプルを0個以上追加します。
tensorflow:: ops:: QueueIsClosed	キューが閉じている場合はtrueを返します。
tensorflow:: ops:: QueueIsClosedV2	キューが閉じている場合はtrueを返します。
tensorflow:: ops:: QueueSize	指定されたキュー内の要素数を計算します。
tensorflow:: ops:: RGBToHSV	1つまたは複数の画像をRGB形式からHSV形式に変換します。
tensorflow:: ops:: RandomGamma	アルファで記述されるガンマ分布から乱数値を出力します。
tensorflow:: ops:: RandomNormal	正規分布からランダムな値を出力します。
tensorflow:: ops:: RandomPoissonV2	レートで記述されるポアソン分布からランダムな値を出力します。
tensorflow:: ops:: RandomShuffle	テンソルをその第一次元に沿ってランダムにシャッフルします。
tensorflow:: ops:: RandomShuffleQueue	要素の順序をランダム化するキュー。
tensorflow:: ops:: RandomUniform	一様分布からランダムな値を出力します。
tensorflow:: ops:: RandomUniformInt	一様分布からランダムな整数を出力します。
tensorflow:: ops:: Range	数値のシーケンスを作成します。
tensorflow:: ops:: ReadFile	入力ファイル名の内容全体を読み込み、出力します。
tensorflow:: ops:: ReaderNumRecordsProduced	このリーダーが生成したレコード数を返します。
tensorflow:: ops:: ReaderNumWorkUnitsCompleted	このリーダーが処理を完了した作業単位の数を返します。
tensorflow:: ops:: ReaderRead	Readerによって生成された次のレコード（キー、値のペア）を返します。
tensorflow:: ops:: ReaderReadUpTo	Readerによって生成された最大num_recordsの（キー、値）ペアを返します。
tensorflow:: ops:: ReaderReset	リーダーを初期状態（クリーンな状態）に復元します。
tensorflow:: ops:: ReaderRestoreState	リーダーを以前に保存した状態に復元します。
tensorflow::ops::ReaderSerializeState	Readerの状態をエンコードした文字列テンソルを生成します。
tensorflow:: ops:: Real	複素数の実数部を返します。
tensorflow:: ops:: RealDiv	実数型の場合、x / y を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: Reciprocal	xの逆数を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: RecordInput	ランダム化されたレコードを出力します。
tensorflow:: ops:: ReduceJoin	指定された次元にわたって文字列テンソルを結合します。
tensorflow:: ops:: RefNextIteration	次の反復処理でその入力が利用可能になる。
tensorflow:: ops:: RefSelect	inputsの 番目のindexをoutputに転送します。
tensorflow:: ops:: RefSwitch	ref テンソルdata predによって決定された出力ポートに転送します。
tensorflow:: ops:: RegexFullMatch	入力が正規表現パターンに一致するかどうかを確認します。
tensorflow:: ops:: RegexReplace	inputのpattern正規表現に一致する部分を、 rewriteで指定された置換文字列に置き換えます。
tensorflow:: ops:: Relu	整流線形を計算します: max(features, 0) 。
tensorflow:: ops:: Relu6	整流線形6を計算します: min(max(features, 0), 6) 。
tensorflow:: ops:: RequantizationRange	量子化されたテンソルに含まれる実際の値の範囲を計算します。
tensorflow:: ops:: Requantize	量子化されたinputテンソルを、より低精度のoutputに変換します。
tensorflow:: ops:: ResizeArea	面積補間を用いてimages sizeにリサイズします。
tensorflow:: ops:: ResizeBicubic	双三次補間法を用いてimages適切なsizeにリサイズします。
tensorflow:: ops:: ResizeBilinear	双線形補間を使用してimages適切sizeにリサイズします。
tensorflow:: ops:: ResizeNearestNeighbor	最近傍補間法を用いてimages sizeを最適化します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdadelta	'*var' を adadelta スキームに従って更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdagrad	'*var' を adagrad スキームに従って更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdagradDA	'*var' を近位アダグラッド方式に従って更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdam	Adamアルゴリズムに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdamWithAmsgrad	Adamアルゴリズムに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAddSign	AddSignの更新に合わせて「*var」を更新してください。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyCenteredRMSProp	中央値RMSPropアルゴリズムに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyFtrl	Ftrl近接スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyFtrlV2	Ftrl近接スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyGradientDescent	'*var' から 'alpha' * 'delta' を減算して、'*var' を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyKerasMomentum	モーメンタムスキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyMomentum	モーメンタムスキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyPowerSign	AddSignの更新に合わせて「*var」を更新してください。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyProximalAdagrad	FOBOSとAdagradの学習率に基づいて「*var」と「*accum」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyProximalGradientDescent	'*var'を、固定学習率のFOBOSアルゴリズムとして更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyRMSProp	RMSPropアルゴリズムに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceCountUpTo	'resource' が指す変数を、'limit' に達するまでインクリメントします。
tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdAdd	変数内の個々の値またはスライスに疎加算を適用します。
tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdSub	変数内の個々の値またはスライスに疎な減算を適用します。
tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdUpdate	指定された範囲内の個々の値またはスライスに対して、疎なupdatesを適用します。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdadelta	var: Variable() から取得する必要があります。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdagrad	'*var' および '*accum' の関連エントリを、adagrad スキームに従って更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdagradDA	'*var' および '*accum' のエントリを、近位アダグラード方式に従って更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyCenteredRMSProp	Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyFtrl	Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyFtrlV2	Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyKerasMomentum	Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyMomentum	Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyProximalAdagrad	FOBOSアルゴリズムに従って、'*var'と'*accum'に疎な更新エントリが格納されます。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyProximalGradientDescent	Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyRMSProp	Update '*var' according to the RMSProp algorithm.
tensorflow:: ops:: Restore	Restores a tensor from checkpoint files.
tensorflow:: ops:: RestoreSlice	Restores a tensor from checkpoint files.
tensorflow:: ops:: RestoreV2	Restores tensors from a V2 checkpoint.
tensorflow:: ops:: Rint	Returns element-wise integer closest to x.
tensorflow:: ops:: Round	Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise.
tensorflow:: ops:: Rsqrt	Computes reciprocal of square root of x element-wise.
tensorflow:: ops:: SampleDistortedBoundingBox	Generate a single randomly distorted bounding box for an image.
tensorflow:: ops:: SampleDistortedBoundingBoxV2	Generate a single randomly distorted bounding box for an image.
tensorflow:: ops:: Save	Saves the input tensors to disk.
tensorflow:: ops:: SaveSlices	Saves input tensors slices to disk.
tensorflow:: ops:: SaveV2	Saves tensors in V2 checkpoint format.
tensorflow:: ops:: ScalarSummary	Outputs a Summary protocol buffer with scalar values.
tensorflow:: ops:: ScaleAndTranslate	TODO: ドキュメントを追加します。
tensorflow:: ops:: ScatterAdd	Adds sparse updates to a variable reference.
tensorflow:: ops:: ScatterDiv	Divides a variable reference by sparse updates.
tensorflow:: ops:: ScatterMax	Reduces sparse updates into a variable reference using the max operation.
tensorflow:: ops:: ScatterMin	Reduces sparse updates into a variable reference using the min operation.
tensorflow:: ops:: ScatterMul	Multiplies sparse updates into a variable reference.
tensorflow:: ops:: ScatterNdAdd	Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable .
tensorflow:: ops:: ScatterNdSub	Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable .
tensorflow:: ops:: ScatterNdUpdate	Applies sparse updates to individual values or slices within a given.
tensorflow:: ops:: ScatterSub	Subtracts sparse updates to a variable reference.
tensorflow:: ops:: ScatterUpdate	Applies sparse updates to a variable reference.
tensorflow:: ops:: SegmentMax	Computes the maximum along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SegmentMean	Computes the mean along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SegmentMin	Computes the minimum along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SegmentProd	Computes the product along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SegmentSum	Computes the sum along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SelectV2	TODO: ドキュメントを追加します。
tensorflow:: ops:: Selu	Computes scaled exponential linear: scale * alpha * (exp(features) - 1)
tensorflow:: ops:: SerializeManySparse	Serialize an N -minibatch SparseTensor into an [N, 3] Tensor object.
tensorflow:: ops:: SerializeSparse	Serialize a SparseTensor into a [3] Tensor object.
tensorflow:: ops:: SerializeTensor	Transforms a Tensor into a serialized TensorProto proto.
tensorflow:: ops:: SetDiff1D	Computes the difference between two lists of numbers or strings.
tensorflow:: ops:: ShardedFilename	Generate a sharded filename.
tensorflow:: ops:: ShardedFilespec	Generate a glob pattern matching all sharded file names.
tensorflow:: ops:: Sigmoid	Computes sigmoid of x element-wise.
tensorflow:: ops:: Sign	Returns an element-wise indication of the sign of a number.
tensorflow:: ops:: Sin	xの正弦を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: Sinh	Computes hyperbolic sine of x element-wise.
tensorflow:: ops:: Softmax	Computes softmax activations.
tensorflow:: ops:: SoftmaxCrossEntropyWithLogits	Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate.
tensorflow:: ops:: Softplus	Computes softplus: log(exp(features) + 1) .
tensorflow:: ops:: Softsign	Computes softsign: features / (abs(features) + 1) .
tensorflow:: ops:: SparseAccumulatorApplyGradient	Applies a sparse gradient to a given accumulator.
tensorflow:: ops:: SparseAccumulatorTakeGradient	Extracts the average sparse gradient in a SparseConditionalAccumulator .
tensorflow:: ops:: SparseAdd	Adds two SparseTensor objects to produce another SparseTensor .
tensorflow:: ops:: SparseAddGrad	The gradient operator for the SparseAdd op.
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdadelta	var: Variable() から取得する必要があります。
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagrad	Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme.
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagradDA	Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme.
tensorflow:: ops:: SparseApplyCenteredRMSProp	Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm.
tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrl	Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrlV2	Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow:: ops:: SparseApplyMomentum	Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme.
tensorflow:: ops:: SparseApplyProximalAdagrad	FOBOSアルゴリズムに従って、'*var'と'*accum'に疎な更新エントリが格納されます。
tensorflow:: ops:: SparseApplyProximalGradientDescent	Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate.
tensorflow:: ops:: SparseApplyRMSProp	Update '*var' according to the RMSProp algorithm.
tensorflow:: ops:: SparseConcat	Concatenates a list of SparseTensor along the specified dimension.
tensorflow:: ops:: SparseConditionalAccumulator	A conditional accumulator for aggregating sparse gradients.
tensorflow:: ops:: SparseCross	Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors.
tensorflow:: ops:: SparseDenseCwiseAdd	Adds up a SparseTensor and a dense Tensor , using these special rules:
tensorflow:: ops:: SparseDenseCwiseDiv	Component-wise divides a SparseTensor by a dense Tensor .
tensorflow:: ops:: SparseDenseCwiseMul	Component-wise multiplies a SparseTensor by a dense Tensor .
tensorflow:: ops:: SparseFillEmptyRows	Fills empty rows in the input 2-D SparseTensor with a default value.
tensorflow:: ops:: SparseFillEmptyRowsGrad	The gradient of SparseFillEmptyRows .
tensorflow:: ops:: SparseMatMul	Multiply matrix "a" by matrix "b".
tensorflow:: ops:: SparseReduceMax	Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor.
tensorflow:: ops:: SparseReduceMaxSparse	Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor.
tensorflow:: ops:: SparseReduceSum	Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor.
tensorflow:: ops:: SparseReduceSumSparse	Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor.
tensorflow:: ops:: SparseReorder	Reorders a SparseTensor into the canonical, row-major ordering.
tensorflow:: ops:: SparseReshape	Reshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentMean	Computes the mean along sparse segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentMeanGrad	Computes gradients for SparseSegmentMean .
tensorflow:: ops:: SparseSegmentMeanWithNumSegments	Computes the mean along sparse segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSqrtN	Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSqrtNGrad	Computes gradients for SparseSegmentSqrtN .
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSqrtNWithNumSegments	Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSum	Computes the sum along sparse segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSumWithNumSegments	Computes the sum along sparse segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SparseSlice	Slice a SparseTensor based on the start and size .
tensorflow:: ops:: SparseSliceGrad	The gradient operator for the SparseSlice op.
tensorflow:: ops:: SparseSoftmax	Applies softmax to a batched ND SparseTensor .
tensorflow:: ops:: SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits	Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate.
tensorflow:: ops:: SparseSparseMaximum	Returns the element-wise max of two SparseTensors.
tensorflow:: ops:: SparseSparseMinimum	Returns the element-wise min of two SparseTensors.
tensorflow:: ops:: SparseSplit	Split a SparseTensor into num_split tensors along one dimension.
tensorflow:: ops:: SparseTensorDenseAdd	Adds up a SparseTensor and a dense Tensor , producing a dense Tensor .
tensorflow:: ops:: SparseTensorDenseMatMul	Multiply SparseTensor (of rank 2) "A" by dense matrix "B".
tensorflow:: ops:: Sqrt	Computes square root of x element-wise.
tensorflow:: ops:: Square	Computes square of x element-wise.
tensorflow:: ops:: SquaredDifference	Returns (x - y)(x - y) element-wise.
tensorflow:: ops:: Stack	Packs a list of N rank- R tensors into one rank- (R+1) tensor.
tensorflow:: ops:: Stage	Stage values similar to a lightweight Enqueue.
tensorflow:: ops:: StageClear	Op removes all elements in the underlying container.
tensorflow:: ops:: StagePeek	Op peeks at the values at the specified index.
tensorflow:: ops:: StageSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
tensorflow:: ops:: StringFormat	Formats a string template using a list of tensors.
tensorflow:: ops:: StringJoin	Joins the strings in the given list of string tensors into one tensor;.
tensorflow:: ops:: StringLength	String lengths of input .
tensorflow:: ops:: StringLower	Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements.
tensorflow:: ops:: StringNGrams	Creates ngrams from ragged string data.
tensorflow:: ops:: StringSplit	input要素をdelimiterに基づいて分割し、 SparseTensorを作成します。
tensorflow:: ops:: StringSplitV2	Split elements of source based on sep into a SparseTensor .
tensorflow:: ops:: StringStrip	Strip leading and trailing whitespaces from the Tensor .
tensorflow:: ops:: StringToHashBucket	入力テンソル内の各文字列を、バケット数で割った余りのハッシュ値に変換します。
tensorflow:: ops:: StringToHashBucketFast	入力テンソル内の各文字列を、バケット数で割った余りのハッシュ値に変換します。
tensorflow:: ops:: StringToHashBucketStrong	入力テンソル内の各文字列を、バケット数で割った余りのハッシュ値に変換します。
tensorflow:: ops:: StringToNumber	Converts each string in the input Tensor to the specified numeric type.
tensorflow:: ops:: StringUpper	Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements.
tensorflow:: ops:: Substr	Return substrings from Tensor of strings.
tensorflow:: ops:: Subtract	Returns x - y element-wise.
tensorflow:: ops:: Sum	Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.
tensorflow:: ops:: Switch	Forwards data to the output port determined by pred .
tensorflow:: ops:: TFRecordReader	A Reader that outputs the records from a TensorFlow Records file.
tensorflow:: ops:: TakeManySparseFromTensorsMap	Converts a sparse representation into a dense tensor.
tensorflow:: ops:: Tan	Computes tan of x element-wise.
tensorflow:: ops:: Tanh	Computes hyperbolic tangent of x element-wise.
tensorflow:: ops:: 一時変数	変更される可能性のあるテンソルを返しますが、その変更は単一のステップ内でのみ有効です。
tensorflow:: ops:: TensorArray	An array of Tensors of given size.
tensorflow:: ops:: TensorArrayClose	Delete the TensorArray from its resource container.
tensorflow:: ops:: TensorArrayConcat	Concat the elements from the TensorArray into value value .
tensorflow:: ops:: TensorArrayGather	Gather specific elements from the TensorArray into output value .
tensorflow:: ops:: TensorArrayGrad	Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle.
tensorflow:: ops:: TensorArrayGradWithShape	Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle.
tensorflow:: ops:: TensorArrayRead	Read an element from the TensorArray into output value .
tensorflow:: ops:: TensorArrayScatter	Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements.
tensorflow:: ops:: TensorArraySize	Get the current size of the TensorArray .
tensorflow:: ops:: TensorArraySplit	Split the data from the input value into TensorArray elements.
tensorflow:: ops:: TensorArrayWrite	Push an element onto the tensor_array.
tensorflow:: ops:: TensorSummary	Outputs a Summary protocol buffer with a tensor.
tensorflow:: ops:: TensorSummaryV2	Outputs a Summary protocol buffer with a tensor and per-plugin data.
tensorflow:: ops:: TextLineReader	A Reader that outputs the lines of a file delimited by ' '。
tensorflow:: ops:: Timestamp	Provides the time since epoch in seconds.
tensorflow:: ops:: TopK	Finds values and indices of the k largest elements for the last dimension.
tensorflow:: ops:: TruncateDiv	Returns x / y element-wise for integer types.
tensorflow:: ops:: TruncateMod	Returns element-wise remainder of division.
tensorflow:: ops:: TruncatedNormal	Outputs random values from a truncated normal distribution.
tensorflow:: ops:: UnicodeScript	Determine the script codes of a given tensor of Unicode integer code points.
tensorflow:: ops:: UnicodeTranscode	Transcode the input text from a source encoding to a destination encoding.
tensorflow:: ops:: UniformCandidateSampler	Generates labels for candidate sampling with a uniform distribution.
tensorflow:: ops:: UnsortedSegmentJoin	Joins the elements of inputs based on segment_ids .
tensorflow:: ops:: UnsortedSegmentMax	Computes the maximum along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: UnsortedSegmentMin	Computes the minimum along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: UnsortedSegmentProd	Computes the product along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: UnsortedSegmentSum	Computes the sum along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: Unstage	Op is similar to a lightweight Dequeue.
tensorflow:: ops:: Variable	Holds state in the form of a tensor that persists across steps.
tensorflow:: ops:: Where	Reshapes a quantized tensor as per the Reshape op.
tensorflow:: ops:: Where3	Selects elements from x or y , depending on condition .
tensorflow:: ops:: WholeFileReader	A Reader that outputs the entire contents of a file as a value.
tensorflow:: ops:: WriteFile	Writes contents to the file at input filename.
tensorflow:: ops:: Xdivy	Returns 0 if x == 0, and x / y otherwise, elementwise.
tensorflow:: ops:: Xlog1py	Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise.
tensorflow:: ops:: Xlogy	Returns 0 if x == 0, and x * log(y) otherwise, elementwise.
tensorflow:: ops:: ZerosLike	Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x.
tensorflow:: ops:: Zeta	Compute the Hurwitz zeta function \((x, q)\).

Typedefs

ムル

Multiply Mul

否定的

Negate Neg

ReduceAll

All ReduceAll

ReduceAny

Any ReduceAny

ReduceMax

Max ReduceMax

ReduceMean

Mean ReduceMean

ReduceMin

Min ReduceMin

ReduceProd

Prod ReduceProd

ReduceSum

Sum ReduceSum

サブ

Subtract Sub

機能

AsNodeOut

NodeBuilder::NodeOut AsNodeOut(
  const Scope & scope,
  const Input & inp
)

AsNodeOutList

std::vector< NodeBuilder::NodeOut > AsNodeOutList(
  const Scope & scope,
  const InputList & inp
)

AudioSummary

 AudioSummary(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input tag,
  ::tensorflow::Input tensor,
  ::tensorflow::Input sample_rate
)

AudioSummary

 AudioSummary(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input tag,
  ::tensorflow::Input tensor,
  ::tensorflow::Input sample_rate,
  const AudioSummary::Attrs & attrs
)

BadColor

TF_MUST_USE_RESULT Attrs BadColor(
  const TensorProto & x
)

Color to use for pixels with non-finite values.

Defaults to Tensor

Const

Output Const(
  const Scope & scope,
  const Input::Initializer & val
)

Const

Output Const(
  const Scope & scope,
  const T & v,
  const TensorShape shape
)

Const

Output Const(
  const Scope & scope,
  const std::initializer_list< T > & v,
  const TensorShape shape
)

ConstFromProto

Output ConstFromProto(
  const Scope & scope,
  const TensorProto & proto
)

ImageSummary

 ImageSummary(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input tag,
  ::tensorflow::Input tensor
)

ImageSummary

 ImageSummary(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input tag,
  ::tensorflow::Input tensor,
  const ImageSummary::Attrs & attrs
)

MaxImages

Attrs MaxImages(
  int64 x
)

MaxOutputs

Attrs MaxOutputs(
  int64 x
)

ノード

::tensorflow::Node * node() const 

範囲

image **If max_images is greater the summary value tags are *generated sequentially as *tag *tag etc **The bad_color argument is the color to use in the generated images for *non finite input values It is a uint8 D tensor of length channels *Each element must be in the range(
  It represents the value of a *pixel in the output image
).Non-finite values in the input tensor are *replaced by this tensor in the output image.The default value is the color *red.**Arguments

Max number of batch elements to generate images for.

Defaults to 3