テンソルフロー::作戦

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:: 中止	呼び出されたときに例外を発生させてプロセスを中止します。
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	アキュムレータを global_step の新しい値で更新します。
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:: 追加	x + y を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: AddManySparseToTensorsMap	N -minibatch SparseTensorをSparseTensorsMapに追加し、 N個の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追加します。
tensorflow:: ops:: AddSparseToTensorsMap	SparseTensorをSparseTensorsMapに追加すると、そのハンドルが返されます。
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相を調整します。
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	テンソルの次元全体で要素の「論理積」を計算します。
tensorflow:: ops:: AllCandidateSampler	学習されたユニグラム分布を使用して候補サンプリング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:: 任意	テンソルの次元にわたる要素の「論理和」を計算します。
tensorflow::ops::ApplyAdadelta	adadelta スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow::ops::ApplyAdagrad	adagrad スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow::ops::ApplyAdagradDA	近位の adagrad スキームに従って「*var」を更新します。
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 の更新に従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops::ApplyCenteredRMSProp	中心の RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。
tensorflow::ops::ApplyFtrl	Ftrl-proximal スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow::ops::ApplyFtrlV2	Ftrl-proximal スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow::ops::ApplyGradientDescent	'*var' から 'alpha' * 'delta' を減算して更新します。
tensorflow::ops::ApplyMomentum	運動量スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow::ops::ApplyPowerSign	AddSign の更新に従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: applyProximalAdagrad	Adagrad 学習率の FOBOS に従って「*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:: AverageEqual	abs(xy) < 許容誤差の要素ごとの真理値を返します。
tensorflow:: ops:: ArgMax	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。
tensorflow:: ops:: ArgMin	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。
tensorflow:: ops:: AsString	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。
tensorflow:: ops:: Asin	x の三角関数の逆サイン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::アサート	指定された条件が true であることをアサートします。
tensorflow:: ops:: 割り当て	「value」を代入して「ref」を更新します。
tensorflow:: ops:: AssignAdd	「value」を追加して「ref」を更新します。
tensorflow:: ops:: AssignSub	'ref' から 'value' を減算して更新します。
tensorflow:: ops:: Atan	x の三角関数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て、要素ごとにy/xの逆正接を計算します。
tensorflow:: ops:: アタン	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	異なるグラフ実行にわたって持続するバリアを定義します。
tensorflow:: ops:: BarrierClose	指定されたバリアを閉じます。
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	各キーについて、指定されたコンポーネントにそれぞれの値を割り当てます。
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了した要素を取得します。
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で乗算します。
tensorflow:: ops:: BatchToSpace	T 型の 4 次元テンソルのBatchToSpace。
tensorflow:: ops:: BatchToSpaceND	T 型の ND テンソルのBatchToSpace。
tensorflow:: ops:: Betainc	正規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を追加します。
tensorflow:: ops:: BiasAddGrad	「バイアス」テンソルに対する「BiasAdd」の逆方向操作。
tensorflow:: ops:: ビンカウント	整数配列内の各値の出現数をカウントします。
tensorflow:: ops:: ビットキャスト	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。
tensorflow:: ops:: BroadcastDynamicShape	s0 op s1 の形状をブロードキャストで返します。
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:: バケット化	「境界」に基づいて「入力」をバケット化します。
tensorflow::ops::キャスト	SrcT 型の x を DstT の y にキャストします。
tensorflow:: ops:: Ceil	x 以上の要素ごとの最小の整数を返します。
tensorflow:: ops:: CheckNumerics	テンソルの NaN 値と Inf 値をチェックします。
tensorflow:: ops:: ClipByValue	テンソル値を指定された最小値と最大値にクリップします。
tensorflow:: ops:: CombinedNonMaxSuppression	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。
tensorflow:: ops:: CompareAndBitpack	inputの値をthresholdと比較し、結果のビットをuint8にパックします。
tensorflow:: ops:: 複合体	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	true_labels に一致する、sampled_candidates 内の位置の 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	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。
tensorflow:: ops:: ControlTrigger	何もしません。
tensorflow:: ops:: Conv2D	4 次元inputとfilterテンソルを指定して 2 次元畳み込みを計算します。
tensorflow:: ops:: Conv2DBackpropFilter	フィルター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inputとfilterテンソルを指定して 3 次元畳み込みを計算します。
tensorflow:: ops:: Conv3DBackpropFilterV2	フィルターに関する 3-D 畳み込みの勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: Conv3DBackpropInputV2	入力に対する 3-D 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:: コッシュ	x の双曲線余弦を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: CountUpTo	「limit」に達するまで「ref」をインクリメントします。
tensorflow:: ops:: CropAndResize	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。
tensorflow:: ops:: CropAndResizeGradBoxes	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。
tensorflow:: ops:: CropAndResizeGradImage	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。
tensorflow::ops::クロス	ペアごとの外積を計算します。
tensorflow:: ops:: Cumprod	テンソルxの累積積をaxisに沿って計算します。
tensorflow:: ops:: 合計	テンソルxの累積和をaxisに沿って計算します。
tensorflow:: ops:: DataFormatDimMap	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。
tensorflow:: ops:: DataFormatVecPermute	指定された宛先データ形式で並べ替えられたベクトル/テンソルを返します。
tensorflow:: ops:: DebugGradientIdentity	勾配デバッグ用のID演算。
tensorflow:: ops:: DebugGradientRefIdentity	勾配デバッグ用のID演算。
tensorflow:: ops:: DecodeAndCropJpeg	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。
tensorflow:: ops:: DecodeBase64	Web セーフな Base64 エンコード文字列をデコードします。
tensorflow:: ops:: DecodeBmp	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。
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 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。
tensorflow:: ops:: DecodeJpeg	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。
tensorflow:: ops:: DecodePaddedRaw	文字列のバイトを数値のベクトルとして再解釈します。
tensorflow:: ops:: DecodePng	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。
tensorflow:: ops:: DecodeRaw	文字列のバイトを数値のベクトルとして再解釈します。
tensorflow:: ops:: DeepCopy	xのコピーを作成します。
tensorflow:: ops:: DeleteSessionTensor	セッション内のハンドルで指定されたテンソルを削除します。
tensorflow:: ops:: DenseBincount	整数配列内の各値の出現数をカウントします。
tensorflow:: ops:: DepthToSpace	T 型のテンソルのDepthToSpace。
tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNative	4 次元inputとfilter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。
tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter	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。
tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNativeBackpropInput	入力に対する深さ方向の畳み込みの勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: 逆量子化	「入力」テンソルを float または bfloat16 Tensor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、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:: 診断	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	テンソルの対角部分を返します。
tensorflow:: ops:: ディガンマ	Lgammaの導関数である Psi (Lgamma の絶対値の対数) を計算します。
tensorflow:: ops:: Dilation2D	4 次元inputおよび 3 次元filterテンソルのグレースケール拡張を計算します。
tensorflow:: ops:: Dilation2DBackpropFilter	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。
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 を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: DivNoNan	分母がゼロの場合は 0 を返します。
tensorflow:: ops:: DrawBoundingBoxes	画像のバッチ上に境界ボックスを描画します。
tensorflow:: ops:: DrawBoundingBoxesV2	画像のバッチ上に境界ボックスを描画します。
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テンソルの値を単一のテンソルにインターリーブします。
tensorflow:: ops:: EditDistance	(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。
tensorflow:: ops:: Elu	指数線形を計算します: < 0 の場合はexp(features) - 1 、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 Web セーフな Base64 形式にエンコードします。
tensorflow:: ops:: EncodeJpeg	画像を JPEG エンコードします。
tensorflow:: ops:: 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。
tensorflow:: ops:: EncodePng	画像を PNG エンコードします。
tensorflow:: ops:: EnsureShape	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。
tensorflow:: ops:: 等しい	(x == y) の真理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の相補誤差関数を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: Erfinv	TODO: ドキュメントを追加します。
tensorflow:: ops:: ユークリッドノルム	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。
tensorflow::ops::Exp	x の指数を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: ExpandDims	テンソルのシェイプに 1 の次元を挿入します。
tensorflow:: ops:: Expm1	exp(x) - 1要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: ExtractGlimpse	入力テンソルから垣間見える部分を抽出します。
tensorflow:: ops:: ExtractImagePatches	imagesからpatchesを抽出し、「深度」出力次元に配置します。
tensorflow:: ops:: ExtractJpegShape	JPEG エンコードされた画像の形状情報を抽出します。
tensorflow:: ops:: Extract VolumePatches	inputからpatchesを抽出し、「深度」出力次元に配置します。
tensorflow:: ops:: FIFOQueue	先入れ先出しの順序で要素を生成するキュー。
tensorflow::ops::事実	階乗に関する事実を出力します。
tensorflow:: ops:: 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。
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	FakeQuantWithMinMaxArgs操作の勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: 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。
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVarsGradient	FakeQuantWithMinMaxVars操作の勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: 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。
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient	FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel操作の勾配を計算します。
tensorflow::ops:: 塗りつぶし	スカラー値で満たされたテンソルを作成します。
tensorflow:: ops:: フィンガープリント	フィンガープリント値を生成します。
tensorflow::ops::FixedLengthRecordReader	ファイルから固定長レコードを出力するリーダー。
tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler	学習されたユニグラム分布を使用して候補サンプリングのラベルを生成します。
tensorflow:: ops:: フロア	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	要素ごとの除算の余りを返します。
tensorflow:: ops:: FractionalAvgPool	入力に対して部分平均プーリングを実行します。
tensorflow:: ops:: FractionalMaxPool	入力に対してフラクショナル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	畳み込み中に前処理としてパディングを実行します。
tensorflow:: ops:: FusedResizeAndPadConv2D	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。
tensorflow:: ops:: 収集	indicesに従ってparamsからスライスを収集します。
tensorflow:: ops:: GatherNd	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。
tensorflow:: ops:: GatherV2	indicesに従ってparams axis axisから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:: より大きい	(x > y) の真理値を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: GreaterEqual	(x >= y) の真理値を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: WarrantyConst	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 つ以上の画像を HSV から RGB に変換します。
tensorflow:: ops:: HistogramFixedWidth	値のヒストグラムを返します。
tensorflow:: ops:: ヒストグラム概要	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。
tensorflow:: ops:: Igammac	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。
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のテンソルを返します。
tensorflow:: ops:: InTopK	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。
tensorflow:: ops:: InTopKV2	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。
tensorflow:: ops:: InplaceAdd	x の指定された行に v を追加します。
tensorflow:: ops:: InplaceSub	vをxの指定された行に減算します。
tensorflow:: ops:: InplaceUpdate	指定された行「i」を値「v」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	ローカル応答の正規化。
tensorflow:: ops:: LearnedUnigramCandidateSampler	学習されたユニグラム分布を使用して候補サンプリングのラベルを生成します。
tensorflow:: ops:: レス	(x < y) の真理値を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: LessEqual	(x <= y) の真理値を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: Lガンマ	Gamma(x)の絶対値の対数を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: ログ	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	ソフトマックスのアクティブ化のログを計算します。
tensorflow:: ops:: LogUniformCandidateSampler	対数一様分布を使用して候補サンプリングのラベルを生成します。
tensorflow:: ops:: LogicalAnd	x AND y の真理値を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: LogicalNot	NOT xの真理値を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: LogicalOr	x OR y の真理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	Op は、基になるコンテナー内のすべての要素を削除します。
tensorflow:: ops:: 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。
tensorflow:: ops:: MapPeek	Op は、指定されたキーの値を調べます。
tensorflow:: ops:: MapSize	Op は、基になるコンテナ内の要素の数を返します。
tensorflow:: ops:: MapStage	ハッシュテーブルのように動作する、基礎となるコンテナー内のステージ(キー、値)。
tensorflow:: ops:: MapUnstage	Op は、キーに関連付けられた値を削除して返します。
tensorflow:: ops:: MapUnstageNoKey	Op はランダムな (キー、値) を削除して返します。
tensorflow:: ops:: MatMul	行列「a」と行列「b」を掛けます。
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	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。
tensorflow:: ops:: MatrixDiag	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。
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	指定されたバッチ対角値を持つバッチ対角テンソルを返します。
tensorflow:: ops:: MatrixDiagV3	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。
tensorflow:: ops:: MatrixSetDiag	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。
tensorflow:: ops:: MatrixSetDiagV2	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。
tensorflow:: ops:: MatrixSetDiagV3	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。
tensorflow::ops::Max	テンソルの次元全体の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	入力に対して 3D 最大プーリングを実行します。
tensorflow:: ops:: MaxPool3DGrad	3D 最大プーリング関数の勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: MaxPool3DGradGrad	maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: MaxPoolGradGrad	maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: MaxPoolGradGradV2	maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: MaxPoolGradGradWithArgmax	maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: MaxPoolGradV2	maxpooling 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:: 最大値	x と y の最大値を返します (すなわち、
tensorflow:: ops:: 平均	テンソルの次元全体の要素の平均を計算します。
tensorflow:: ops:: マージ	利用可能なテンソルの値をinputsからoutputに転送します。
tensorflow:: ops:: Mergeまとめ	概要を結合します。
tensorflow:: ops:: MergeV2Checkpoints	V2 形式固有: シャード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:: 最小値	テンソルの次元全体で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 (すなわち、
tensorflow:: ops:: MirrorPad	テンソルをミラーリングされた値でパディングします。
tensorflow::ops:: Mod	要素ごとの除算の余りを返します。
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します。
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	負の数値を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: NextAfter	x1の次に表現可能な値をx2の方向に要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: NextIteration	入力を次の反復で利用できるようにします。
tensorflow:: ops:: NoOp	何もしません。
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppression	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。
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV2	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。
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV3	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。
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV4	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。
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV5	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。
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionWithOverlaps	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。
tensorflow:: ops:: NotEqual	(x != y) の真理値を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: NthElement	最後の次元のn次統計量の値を検索します。
tensorflow:: ops:: OneHot	ワンホットテンソルを返します。
tensorflow:: ops:: OnesLike	x と同じ形状と型を持つ 1 のテンソルを返します。
tensorflow:: ops:: OrderedMapClear	Op は、基になるコンテナー内のすべての要素を削除します。
tensorflow:: ops:: 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。
tensorflow:: ops:: OrderedMapPeek	Op は、指定されたキーの値を調べます。
tensorflow:: ops:: OrderedMapSize	Op は、基になるコンテナ内の要素の数を返します。
tensorflow:: ops:: OrderedMapStage	順序付けされたように動作する、基礎となるコンテナー内のステージ(キー、値)。
tensorflow:: ops:: OrderedMapUnstage	Op 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 (key, value) 要素を削除して返します。
tensorflow::ops::パッド	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生成するキュー。
tensorflow:: ops:: ParallelConcat	N個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テンソルの値を単一のテンソルにインターリーブします。
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 プロト (文字列として) のベクトルを型付きテンソルに変換します。
tensorflow:: ops:: ParseExampleV2	tf.Example プロト (文字列として) のベクトルを型付きテンソルに変換します。
tensorflow:: ops:: ParseSequenceExample	Brain.SequenceExample プロト (文字列として) のベクトルを型付きテンソルに変換します。
tensorflow:: ops:: ParseSequenceExampleV2	tf.io.SequenceExample プロト (文字列として) のベクトルを型付きテンソルに変換します。
tensorflow:: ops:: ParseSingleExample	tf.Example 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:: 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	計算に入力される値のプレースホルダー op。
tensorflow:: ops:: PlaceholderWithDefault	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。
tensorflow:: ops:: ポリガンマ	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累乗を計算します。
tensorflow:: ops:: PreventGradient	グラデーションが要求された場合にエラーをトリガーするアイデンティティ演算。
tensorflow:: ops:: 印刷	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。
tensorflow:: ops:: 製品	テンソルの次元にわた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	を使用して、量子化された「入力」テンソルを低精度の「出力」に変換します。
tensorflow:: ops:: QuantizeV2	float 型の '入力' テンソルを 'T' 型の '出力' テンソルに量子化します。
tensorflow:: ops:: QuantizedAdd	量子化されたバッファーを処理して、要素ごとに x + y を返します。
tensorflow:: ops:: QuantizedAvgPool	量子化された型の入力テンソルの平均プールを生成します。
tensorflow:: ops:: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization	量子化されたバッチ正規化。
tensorflow:: ops:: QuantizedBiasAdd	量子化型のTensor 'input' にTensor 'bias' 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 4D 入力とフィルター テンソルを指定して 2D 畳み込みを計算します。
tensorflow:: ops:: QuantizedInstanceNorm	量子化されたインスタンスの正規化。
tensorflow:: ops:: QuantizedMatMul	aと行列bの量子化行列乗算を実行します。
tensorflow:: ops:: QuantizedMaxPool	量子化型の入力テンソルの最大プールを生成します。
tensorflow:: ops:: QuantizedMul	量子化されたバッファーを処理して、要素ごとに x * y を返します。
tensorflow:: ops:: QuantizedRelu	量子化整流線形を計算: 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	量子化された整流線形 X を計算します: min(max(features, 0), max_value)
tensorflow:: ops:: QuantizedResizeBilinear	量子化された双線形補間を使用して、量子化されたimagesサイズを適切なsizeに変更します。
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 つ以上のテンソルのタプルをデキューします。
tensorflow:: ops:: QueueDequeueMany	指定されたキューから 1 つ以上のテンソルのnタプルをデキューします。
tensorflow:: ops:: QueueDequeueUpTo	指定されたキューから 1 つ以上のテンソルのnタプルをデキューします。
tensorflow:: ops:: QueueEnqueue	1 つ以上のテンソルのタプルを指定されたキューにエンキューします。
tensorflow:: ops:: QueueEnqueueMany	1 つ以上のテンソルの 0 個以上のタプルを指定されたキューにエンキューします。
tensorflow:: ops:: QueueIsClosed	キューが閉じられている場合は true を返します。
tensorflow:: ops:: QueueIsClosedV2	キューが閉じられている場合は true を返します。
tensorflow:: ops:: QueueSize	指定されたキュー内の要素の数を計算します。
tensorflow:: ops:: RGBToHSV	1 つ以上の画像を RGB から HSV に変換します。
tensorflow:: ops:: RaggedBincount	整数配列内の各値の出現数をカウントします。
tensorflow:: ops:: RandomGamma	アルファで記述されたガンマ分布からランダムな値を出力します。
tensorflow:: ops:: RandomNormal	正規分布からランダムな値を出力します。
tensorflow:: ops:: RandomPoissonV2	レートで記述されたポアソン分布からランダムな値を出力します。
tensorflow:: ops:: RandomShuffle	テンソルを最初の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:: 範囲	一連の数値を作成します。
tensorflow:: ops:: ReadFile	入力ファイル名の内容全体を読み取り、出力します。
tensorflow:: ops:: ReaderNumRecordsProduced	この Reader が生成したレコードの数を返します。
tensorflow:: ops:: ReaderNumWorkUnitsCompleted	この Reader が処理を完了したワークユニットの数を返します。
tensorflow:: ops:: ReaderRead	Reader によって生成された次のレコード (キーと値のペア) を返します。
tensorflow:: ops:: ReaderReadUpTo	Reader によって生成された最大num_records (キー、値) ペアを返します。
tensorflow:: ops:: ReaderReset	リーダーを初期のクリーンな状態に戻します。
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する文字列テンソルを生成します。
tensorflow:: ops:: 実数	複素数の実部を返します。
tensorflow:: ops:: RealDiv	実数型の場合は要素ごとに x / y を返します。
tensorflow:: ops:: 逆数	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発行します。
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	入力を次の反復で利用できるようにします。
tensorflow:: ops:: RefSelect	inputsのindexの要素をoutputに転送します。
tensorflow:: ops:: RefSwitch	ref テンソルdata predによって決定される出力端子に転送します。
tensorflow:: ops:: 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。
tensorflow:: ops:: RegexReplace	input内のpattern正規表現の一致を、 rewriteで提供された置換文字列に置き換えます。
tensorflow:: ops:: Relu	修正された線形を計算します: max(features, 0) 。
tensorflow:: ops:: Relu6	修正された線形 6 を計算します: min(max(features, 0), 6) 。
tensorflow:: ops:: RequantizationRange	量子化テンソルに存在する実際の値をカバーする範囲を計算します。
tensorflow:: ops:: 再量子化	量子化されたinputテンソルを低精度のoutputに変換します。
tensorflow:: ops:: ResizeArea	領域補間を使用してimagesのsizeを変更します。
tensorflow:: ops:: ResizeBicubic	バイキュービック補間を使用してimagesのsizeを変更します。
tensorflow:: ops:: ResizeBilinear	双一次補間を使用してimagesのsizeを変更します。
tensorflow:: ops:: ResizeNearestNeighbor	最近傍補間を使用してimagesのsizeを変更します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdadelta	adadelta スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdagrad	adagrad スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdagradDA	近位の adagrad スキームに従って「*var」を更新します。
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 の更新に従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyCenteredRMSProp	中心の RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyFtrl	Ftrl-proximal スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyFtrlV2	Ftrl-proximal スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyGradientDescent	'*var' から 'alpha' * 'delta' を減算して更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyKerasMomentum	運動量スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyMomentum	運動量スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyPowerSign	AddSign の更新に従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyProximalAdagrad	Adagrad 学習率の FOBOS に従って「*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	「limit」に達するまで「resource」が指す変数をインクリメントします。
tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdAdd	Variable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。
tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdMax	TODO: ドキュメントを追加します。
tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdMin	TODO: ドキュメントを追加します。
tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdSub	Variable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。
tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdUpdate	特定の値内の個々の値またはスライスにスパース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	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。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdagradDA	近位の adagrad スキームに従って、「*var」と「*accum」のエントリを更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyCenteredRMSProp	中心の RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyFtrl	Ftrl-proximal スキームに従って、「*var」内の関連エントリを更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyFtrlV2	Ftrl-proximal スキームに従って、「*var」内の関連エントリを更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyKerasMomentum	モメンタムスキームに従って、「*var」と「*accum」の関連エントリを更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyMomentum	モメンタムスキームに従って、「*var」と「*accum」の関連エントリを更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyProximalAdagrad	FOBOS アルゴリズムに従って、'*var' および '*accum' 内のスパース更新エントリ。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyProximalGradientDescent	学習率が固定された FOBOS アルゴリズムとして「*var」をスパース更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyRMSProp	RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: 復元	チェックポイント ファイルからテンソルを復元します。
tensorflow:: ops:: RestoreSlice	チェックポイント ファイルからテンソルを復元します。
tensorflow:: ops:: RestoreV2	V2 チェックポイントからテンソルを復元します。
tensorflow::ops::Rint	x に最も近い要素ごとの整数を返します。
tensorflow:: ops:: ラウンド	テンソルの値を要素ごとに最も近い整数に丸めます。
tensorflow:: ops:: Rsqrt	x の平方根の逆数を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: SampleDistortedBoundingBox	画像に対してランダムに歪んだ単一の境界ボックスを生成します。
tensorflow:: ops:: SampleDistortedBoundingBoxV2	画像に対してランダムに歪んだ単一の境界ボックスを生成します。
tensorflow:: ops:: 保存	入力テンソルをディスクに保存します。
tensorflow:: ops:: SaveSlices	入力テンソル スライスをディスクに保存します。
tensorflow:: ops:: SaveV2	テンソルを V2 チェックポイント形式で保存します。
tensorflow:: ops:: Scalarsummary	スカラー値を含むSummaryプロトコル バッファを出力します。
tensorflow:: ops:: ScaleAndTranslate	TODO: ドキュメントを追加します。
tensorflow:: ops:: ScatterAdd	変数参照にスパース更新を追加します。
tensorflow:: ops:: ScatterDiv	変数参照をスパース更新によって分割します。
tensorflow:: ops:: ScatterMax	max演算を使用して、スパース更新を変数参照に減らします。
tensorflow:: ops:: ScatterMin	min操作を使用して、スパースな更新を変数参照に減らします。
tensorflow:: ops:: ScatterMul	スパース更新を変数参照に乗算します。
tensorflow:: ops:: ScatterNdAdd	Variable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。
tensorflow:: ops:: ScatterNdSub	Variable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。
tensorflow:: ops:: ScatterNdUpdate	特定の値内の個々の値またはスライスにスパースupdatesを適用します。
tensorflow:: ops:: ScatterSub	スパース更新を変数参照から減算します。
tensorflow:: ops:: ScatterUpdate	スパース更新を変数参照に適用します。
tensorflow:: ops:: SegmentMax	テンソルのセグメントに沿った最大値を計算します。
tensorflow:: ops:: SegmentMean	テンソルのセグメントに沿った平均を計算します。
tensorflow:: ops:: SegmentMin	テンソルのセグメントに沿った最小値を計算します。
tensorflow:: ops:: SegmentProd	テンソルのセグメントに沿って積を計算します。
tensorflow:: ops:: SegmentSum	テンソルのセグメントに沿って合計を計算します。
tensorflow:: ops:: SelectV2	TODO: ドキュメントを追加します。
tensorflow:: ops:: Selu	スケーリングされた指数線形を計算します: scale * alpha * (exp(features) - 1)
tensorflow:: ops:: SerializeManySparse	NミニバッチSparseTensorを[N, 3] Tensorオブジェクトにシリアル化します。
tensorflow:: ops:: SerializeSparse	SparseTensor [3] Tensorオブジェクトにシリアル化します。
tensorflow:: ops:: SerializeTensor	Tensor をシリアル化された TensorProto プロトに変換します。
tensorflow:: ops:: SetDiff1D	2 つの数値または文字列のリストの差を計算します。
tensorflow:: ops:: シャードファイル名	シャーディングされたファイル名を生成します。
tensorflow:: ops:: ShardedFilespec	すべてのシャーディングされたファイル名に一致するグロブ パターンを生成します。
tensorflow:: ops:: シグモイド	xのシグモイドを要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: 符号	数値の符号を要素ごとに示す値を返します。
tensorflow:: ops:: Sin	x の正弦を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: シン	x の双曲線正弦を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: ソフトマックス	ソフトマックスのアクティベーションを計算します。
tensorflow:: ops:: SoftmaxCrossEntropyWithLogits	逆伝播するためのソフトマックス クロス エントロピー コストと勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: Softplus	ソフトプラスを計算します: log(exp(features) + 1) 。
tensorflow:: ops:: ソフトサイン	ソフトサインを計算します: features / (abs(features) + 1) 。
tensorflow:: ops:: SparseAccumulatorApplyGradient	指定されたアキュムレータにスパース グラデーションを適用します。
tensorflow:: ops:: SparseAccumulatorTakeGradient	SparseConditionalAccumulatorで平均スパース勾配を抽出します。
tensorflow:: ops:: SparseAdd	2 つのSparseTensorオブジェクトを追加して、別のSparseTensorを生成します。
tensorflow:: ops:: SparseAddGrad	SparseAdd演算の勾配演算子。
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdadelta	var: Variable() から取得する必要があります。
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagrad	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。
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagradDA	近位の adagrad スキームに従って、「*var」と「*accum」のエントリを更新します。
tensorflow:: ops:: SparseApplyCenteredRMSProp	中心の RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrl	Ftrl-proximal スキームに従って、「*var」内の関連エントリを更新します。
tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrlV2	Ftrl-proximal スキームに従って、「*var」内の関連エントリを更新します。
tensorflow:: ops:: SparseApplyMomentum	モメンタムスキームに従って、「*var」と「*accum」の関連エントリを更新します。
tensorflow:: ops:: SparseApplyProximalAdagrad	FOBOS アルゴリズムに従って、'*var' および '*accum' 内のスパース更新エントリ。
tensorflow:: ops:: SparseApplyProximalGradientDescent	学習率が固定された FOBOS アルゴリズムとして「*var」をスパース更新します。
tensorflow:: ops:: SparseApplyRMSProp	RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: SparseBincount	整数配列内の各値の出現数をカウントします。
tensorflow:: ops:: SparseConcat	指定された次元に沿ってSparseTensorのリストを連結します。
tensorflow:: ops:: SparseConditionalAccumulator	疎な勾配を集約するための条件付きアキュムレータ。
tensorflow:: ops:: SparseCross	スパースおよびデンステンソルのリストからスパースクロスを生成します。
tensorflow:: ops:: SparseCrossHashed	スパースおよびデンステンソルのリストからスパースクロスを生成します。
tensorflow:: ops:: SparseCrossV2	スパースおよびデンステンソルのリストからスパースクロスを生成します。
tensorflow:: ops:: SparseDenseCwiseAdd	次の特別なルールを使用して、 SparseTensor と Density Tensorを加算します。
tensorflow:: ops:: SparseDenseCwiseDiv	SparseTensor をコンポーネントごとに密なTensorで除算します。
tensorflow:: ops:: SparseDenseCwiseMul	コンポーネントごとに、 SparseTensor と密なTensorを乗算します。
tensorflow:: ops:: SparseFillEmptyRows	入力 2 次元SparseTensorの空の行をデフォルト値で埋めます。
tensorflow:: ops:: SparseFillEmptyRowsGrad	SparseFillEmptyRowsのグラデーション。
tensorflow:: ops:: SparseMatMul	行列「a」と行列「b」を掛けます。
tensorflow:: ops:: SparseReduceMax	SparseTensor の次元全体の要素の最大値を計算します。
tensorflow:: ops:: SparseReduceMaxSparse	SparseTensor の次元全体の要素の最大値を計算します。
tensorflow:: ops:: SparseReduceSum	SparseTensor の次元全体の要素の合計を計算します。
tensorflow:: ops:: SparseReduceSumSparse	SparseTensor の次元全体の要素の合計を計算します。
tensorflow:: ops:: SparseReorder	SparseTensor を正規の行優先の順序に並べ替えます。
tensorflow:: ops:: SparseReshape	SparseTensor を再形成して、値を新しい密な形状で表現します。
tensorflow:: ops:: SparseSegmentMean	テンソルの疎なセグメントに沿った平均を計算します。
tensorflow:: ops:: SparseSegmentMeanGrad	SparseSegmentMeanの勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: SparseSegmentMeanWithNumSegments	テンソルの疎なセグメントに沿った平均を計算します。
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSqrtN	テンソルの疎なセグメントに沿った合計を N の 2 乗で割って計算します。
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSqrtNGrad	SparseSegmentSqrtNの勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSqrtNWithNumSegments	テンソルの疎なセグメントに沿った合計を N の 2 乗で割って計算します。
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSum	テンソルの疎なセグメントに沿って合計を計算します。
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSumWithNumSegments	テンソルの疎なセグメントに沿って合計を計算します。
tensorflow:: ops:: SparseSlice	startとsizeに基づいてSparseTensorスライスします。
tensorflow:: ops:: SparseSliceGrad	SparseSlice演算の勾配演算子。
tensorflow:: ops:: SparseSoftmax	バッチ化された ND SparseTensorにソフトマックスを適用します。
tensorflow:: ops:: SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits	逆伝播するためのソフトマックス クロス エントロピー コストと勾配を計算します。
tensorflow:: ops:: SparseSparseMinimum	2 つの SparseTensor の要素ごとの最大値を返します。
tensorflow:: ops:: SparseSparseMinimum	2 つの SparseTensor の要素ごとの最小値を返します。
tensorflow:: ops:: SparseSplit	SparseTensorを 1 次元に沿ってnum_splitテンソルに分割します。
tensorflow:: ops:: SparseTensorDenseAdd	SparseTensorとdensity Tensorを加算し、dense Tensorを生成します。
tensorflow:: ops:: SparseTensorDenseMatMul	SparseTensor (ランク 2) "A" と密行列 "B"を乗算します。
tensorflow:: ops:: Sqrt	x の平方根を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: スクエア	x の 2 乗を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: SquaredDifference	(x - y)(x - y) を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: スタック	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。
tensorflow:: ops:: ステージ	軽量のエンキューに似たステージ値。
tensorflow:: ops:: StageClear	Op は、基になるコンテナー内のすべての要素を削除します。
tensorflow:: ops:: StagePeek	Op は、指定されたインデックスの値を調べます。
tensorflow:: ops:: StageSize	Op は、基になるコンテナ内の要素の数を返します。
tensorflow:: ops:: 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。
tensorflow:: ops:: StringJoin	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。
tensorflow:: ops:: StringLength	inputの文字列の長さ。
tensorflow:: ops:: StringLower	すべての大文字をそれぞれの小文字に変換します。
tensorflow:: ops:: StringNGrams	不規則な文字列データから ngram を作成します。
tensorflow:: ops:: StringSplit	delimiterに基づいてinputの要素をSparseTensorに分割します。
tensorflow:: ops:: StringSplitV2	sepに基づいてsourceの要素をSparseTensorに分割します。
tensorflow:: ops:: StringStrip	Tensorから先頭と末尾の空白を削除します。
tensorflow:: ops:: StringToHashBucket	入力Tensorの各文字列をバケットの数によってそのハッシュ mod に変換します。
tensorflow:: ops:: StringToHashBucketFast	入力Tensorの各文字列をバケットの数によってそのハッシュ mod に変換します。
tensorflow:: ops:: StringToHashBucketStrong	入力Tensorの各文字列をバケットの数によってそのハッシュ mod に変換します。
tensorflow:: ops:: StringToNumber	入力Tensorの各文字列を指定された数値型に変換します。
tensorflow:: ops:: StringUpper	すべての小文字をそれぞれの大文字に変換します。
tensorflow:: ops:: Substr	文字列のTensorから部分文字列を返します。
tensorflow:: ops:: 減算	x - y を要素ごとに返します。
tensorflow:: ops:: 合計	テンソルの次元にわたる要素の合計を計算します。
tensorflow::ops:: スイッチ	predによって決定される出力ポートにdataを転送します。
tensorflow:: ops:: TFRecordReader	TensorFlow Records ファイルからレコードを出力するリーダー。
tensorflow:: ops:: TakeManySparseFromTensorsMap	スパース表現を高密度テンソルに変換します。
tensorflow:: ops:: Tan	x の Tan を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: Tanh	xの双曲線正接を要素ごとに計算します。
tensorflow:: ops:: TemporaryVariable	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。
tensorflow:: ops:: TensorArray	指定されたサイズの Tensor の配列。
tensorflow:: ops:: TensorArrayClose	TensorArray をリソース コンテナから削除します。
tensorflow:: ops:: TensorArrayConcat	TensorArrayの要素を value valueに連結します。
tensorflow:: ops:: TensorArrayGather	TensorArrayから特定の要素を出力valueに収集します。
tensorflow:: ops:: TensorArrayGrad	指定されたハンドルに値の勾配を格納するためのTensorArrayを作成します。
tensorflow:: ops:: TensorArrayGradWithShape	指定されたハンドルに複数の値の勾配を格納するためのTensorArrayを作成します。
tensorflow:: ops:: TensorArrayRead	TensorArrayから要素を出力valueに読み取ります。
tensorflow:: ops:: TensorArrayScatter	入力値のデータを特定のTensorArray要素に分散します。
tensorflow:: ops:: TensorArraySize	TensorArrayの現在のサイズを取得します。
tensorflow:: ops:: TensorArraySplit	入力値のデータをTensorArray要素に分割します。
tensorflow:: ops:: TensorArrayWrite	要素を tensor_array にプッシュします。
tensorflow:: ops:: Tensorsummary	テンソルを使用してSummaryプロトコル バッファを出力します。
tensorflow:: ops:: TensorsummaryV2	テンソルとプラグインごとのデータを含むSummaryプロトコル バッファーを出力します。
tensorflow:: ops:: TextLineReader	' で区切られたファイルの行を出力する Reader '。
tensorflow:: ops:: 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。
tensorflow:: ops:: TopK	最後の次元の最大k個の要素の値とインデックスを検索します。
tensorflow:: ops:: TruncateDiv	整数型の場合は要素ごとに x / y を返します。
tensorflow:: ops:: TruncateMod	要素ごとの除算の余りを返します。
Tensorflow :: ops :: truncatednormal	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。
Tensorflow :: ops :: unicodeScript	Unicode 整数コード ポイントの指定されたテンソルのスクリプト コードを決定します。
Tensorflow :: ops :: unicodetranscode	入力テキストをソース エンコーディングから宛先エンコーディングにトランスコードします。
Tensorflow :: ops :: uniledcandidateSampler	均一な分布で候補サンプリングのラベルを生成します。
Tensorflow :: ops :: unsortedsegmentjoin	segment_idsに基づいてinputsの要素に結合します。
Tensorflow :: ops :: unsortedsegmentmax	テンソルのセグメントに沿った最大値を計算します。
Tensorflow :: ops :: unsortedsegmentmin	テンソルのセグメントに沿った最小値を計算します。
Tensorflow :: ops :: unsortedsegmentprod	テンソルのセグメントに沿って積を計算します。
Tensorflow :: ops :: unstedsegmentsum	テンソルのセグメントに沿って合計を計算します。
Tensorflow :: ops :: unstage	OPは軽量のデクエに似ています。
Tensorflow :: ops :: variable	ステップ間で持続するテンソルの形式で状態を保持します。
Tensorflow :: ops :: where	再シェープOPに従って、量子化されたテンソルを再形成します。
Tensorflow :: ops :: where3	conditionに応じて、 xまたはyから要素を選択します。
Tensorflow :: ops :: wholefilereader	ファイルの内容全体を値として出力するリーダー。
tensorflow :: ops :: writefile	入力ファイル名でファイルにコンテンツを書き込みます。
Tensorflow :: ops :: xdivy	x == 0 の場合は 0 を返し、それ以外の場合は要素ごとに x / y を返します。
Tensorflow :: ops :: xlog1py	x == 0 の場合は 0 を返し、それ以外の場合は要素ごとに x * log1p(y) を返します。
Tensorflow :: ops :: xlogy	x == 0 の場合は 0 を返し、それ以外の場合は要素ごとに x * log(y) を返します。
Tensorflow :: ops :: zeroslike	x と同じ形状と型を持つゼロのテンソルを返します。
Tensorflow :: ops :: Zeta	Hurwitz Zeta関数を計算します \((x, q)\)。

型定義

マル

Multiply Mul

ネグ

Negate Neg

すべてを減らす

All ReduceAll

任意の削減

Any ReduceAny

reducemax

Max ReduceMax

減少

Mean ReduceMean

レデュセミン

Min ReduceMin

ReduceProd

Prod ReduceProd

還元

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
)

オーディオ概要

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

オーディオ概要

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

バッドコラー

TF_MUST_USE_RESULT Attrs BadColor(
  const TensorProto & x
)

非フィニット値のピクセルに使用する色。

デフォルトはテンソルになります

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
)

画像概要

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

画像概要

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

最大

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

画像を生成するための最大数のバッチ要素。

デフォルトは 3