Op

パブリックインターフェースOp

既知の間接サブクラス Abort 、 All 、 AllToAll <T>、 AnonymousHashTable 、 AnonymousIteratorV2 、 AnonymousIteratorV3 、 AnonymousMemoryCache 、 AnonymousMultiDeviceIterator 、 AnonymousMultiDeviceIteratorV3 、 AnonymousMutableDenseHashTable 、 AnonymousMutableHashTable 、 AnonymousMutableHashTableOfTensors 、 AnonymousRandomSeedGenerator 、 AnonymousSeedGenerator 、 Any 、その他735件。 アボート 呼び出されたときに例外を発生させてプロセスを中止します。 全て テンソルの次元全体で要素の「論理積」を計算します。 すべてからすべて<T> TPU レプリカ間でデータを交換する Op。 匿名ハッシュテーブル 初期化されていない匿名ハッシュ テーブルを作成します。 AnonymousIteratorV2 イテレータリソースのコンテナ。 AnonymousIteratorV3 イテレータリソースのコンテナ。 匿名メモリキャッシュ AnonymousMultiDeviceIterator マルチデバイス反復子リソースのコンテナー。 AnonymousMultiDeviceIteratorV3 マルチデバイス反復子リソースのコンテナー。 AnonymousMutableDenseHashTable テンソルをバッキング ストアとして使用する空の匿名可変ハッシュ テーブルを作成します。 AnonymousMutableHashTable 空の匿名可変ハッシュ テーブルを作成します。 AnonymousMutableHashTableOfTensors ベクトル値の空の匿名可変ハッシュ テーブルを作成します。 匿名ランダムシードジェネレーター 匿名シードジェネレーター どれでも テンソルの次元にわたる要素の「論理和」を計算します。 適用AdagradV2 <T> adagrad スキームに従って「*var」を更新します。 AverageTopK <T は数値を拡張> 入力オペランドの最小/最大 k 値とそのインデックスを近似的に返します。 AssertCardinalityDataset AssertNextDataset 次にどの変換が起こるかを表明する変換。 AssertPrevDataset どの変換が以前に発生したかを表明する変換。 アサートそれ 指定された条件が true であることをアサートします。 <T> を割り当てます 「value」を代入して「ref」を更新します。 割り当て追加<T> 「value」を追加して「ref」を更新します。 AssignAddVariableOp 変数の現在の値に値を追加します。 AssignSub <T> 'ref' から 'value' を減算して更新します。 AssignSubVariableOp 変数の現在の値から値を減算します。 変数の割り当て操作 変数に新しい値を代入します。 AssignVariableXlaConcatND すべての次元にわたって入力テンソルを連結します。 AutoShardDataset 入力データセットをシャーディングするデータセットを作成します。 BandedTriangularSolve <T> バリア 異なるグラフ実行にわたって持続するバリアを定義します。 バリア閉じる 指定されたバリアを閉じます。 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。 バリア挿入多く 各キーについて、指定されたコンポーネントにそれぞれの値を割り当てます。 バリアレディサイズ 指定されたバリア内の完全な要素の数を計算します。 バリアテイクメニー バリアから指定された数の完了した要素を取得します。 バッチ すべての入力テンソルを非決定的にバッチ処理します。 バッチマットMulV2 <T> 2 つのテンソルのスライスをバッチで乗算します。 バッチマットMulV3 <V> 2 つのテンソルのスライスをバッチで乗算します。 バッチからスペースへ <T> T 型の 4 次元テンソルの BatchToSpace。 BatchToSpaceND <T> T 型の ND テンソルの BatchToSpace。 BesselI0 <T は数値を拡張> BesselI1 <T は数値を拡張> BesselJ0 <T は数値を拡張> BesselJ1 <T は番号を拡張> BesselK0 <T は数値を拡張> BesselK0e <T は番号を拡張> BesselK1 <T は番号を拡張> BesselK1e <T は番号を拡張> BesselY0 <T は数値を拡張> BesselY1 <T は数値を拡張> ビットキャスト<U> データをコピーせずに、ある型から別の型にテンソルをビットキャストします。 BlockLSTM <T は数値を拡張> すべてのタイム ステップについて LSTM セルの順方向伝播を計算します。 BlockLSTMGrad <T は数値を拡張> 時系列全体に対する LSTM セルの逆方向伝播を計算します。 BlockLSTMGradV2 <T は数値を拡張> 時系列全体に対する LSTM セルの逆方向伝播を計算します。 BlockLSTMV2 <T は数値を拡張> すべてのタイム ステップについて LSTM セルの順方向伝播を計算します。 BoostedTrees集計統計 バッチの蓄積された統計の概要を集計します。 ブーストツリーバケット化 バケット境界に基づいて各機能をバケット化します。 BoostedTrees計算BestFeature分割 各特徴のゲインを計算し、その特徴に対して可能な限り最適な分割情報を返します。 BoostedTrees計算BestFeatureSplitV2 各機能のゲインを計算し、各ノードについて可能な限り最適な分割情報を返します。 BoostedTrees計算BestGainsPereture 各特徴のゲインを計算し、その特徴に対して可能な限り最適な分割情報を返します。 ブーストツリーセンターバイアス トレーニング データから事前分布 (バイアス) を計算し、最初のノードにロジットの事前分布を入力します。 ブーストツリー作成アンサンブル ツリー アンサンブル モデルを作成し、そのモデルへのハンドルを返します。 BoostedTreesCreateQuantileStreamResource 分位数ストリームのリソースを作成します。 BoostedTreesDeserializeアンサンブル シリアル化されたツリー アンサンブル構成を逆シリアル化し、現在のツリーを置き換えます。 アンサンブル。 BoostedTreesアンサンブルリソースハンドルOp BoostedTreesEnsembleResource へのハンドルを作成します ブーストツリーの例デバッグ出力 各例のデバッグ/モデルの解釈可能性の出力。 BoostedTreesFlushQuantileサマリー 各分位ストリーム リソースから分位サマリーをフラッシュします。 BoostedTreesGetEnsembleStates ツリー アンサンブル リソース スタンプ トークン、ツリーの数、および成長統計を取得します。 BoostedTreesMakeQuantile要約 バッチの分位数の要約を作成します。 BoostedTreesMakeStats概要 バッチの蓄積された統計の概要を作成します。 ブーストツリー予測 入力インスタンスに対して複数の加法回帰アンサンブル予測子を実行し、 ロジットを計算します。 BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries 分位値の要約を各分位値ストリーム リソースに追加します。 BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize バケット境界と準備完了フラグを現在の QuantileAccumulator に逆シリアル化します。 BoostedTreesQuantileStreamリソースフラッシュ 分位点ストリーム リソースの概要をフラッシュします。 BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries 蓄積されたサマリーに基づいて、各フィーチャのバケット境界を生成します。 BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp BoostedTreesQuantileStreamResource へのハンドルを作成します。 BoostedTreesSerializeアンサンブル ツリー アンサンブルをプロトにシリアル化します。 BoostedTreesSparseAggregateStats バッチの蓄積された統計の概要を集計します。 ブーストツリースパース計算ベスト機能スプリット 各特徴のゲインを計算し、その特徴に対して可能な限り最適な分割情報を返します。 ブーストツリートレーニング予測 入力インスタンスに対して複数の加法回帰アンサンブル予測子を実行し、 キャッシュされたロジットの更新を計算します。 BoostedTreesUpdateEnsemble 成長している最後のツリーにレイヤーを追加することによって、ツリー アンサンブルを更新します。 または、新しいツリーを開始します。 BoostedTreesUpdateEnsembleV2 成長している最後のツリーにレイヤーを追加して、ツリー アンサンブルを更新します。 または、新しいツリーを開始します。 BroadcastDynamicShape <T extends Number> s0 op s1 の形状をブロードキャストで返します。 BroadcastGradientArgs <T extends Number> ブロードキャストで s0 op s1 の勾配を計算するためのリダクション インデックスを返します。 <T> にブロードキャスト 互換性のある形状の配列をブロードキャストします。 バケット化 「境界」に基づいて「入力」をバケット化します。 CSRSparseMatrixComponents <T> CSR コンポーネントをバッチ `index` で読み取ります。 CSRSparseMatrixToDense <T> (おそらくバッチ処理された) CSRSparseMatrix を密に変換します。 CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> (おそらくバッチ処理された) CSRSparesMatrix を SparseTensor に変換します。 CSVデータセット CSVデータセットV2 CTCLossV2 各バッチエントリの CTC 損失 (対数確率) を計算します。 キャッシュデータセットV2 CheckNumericsV2 <T は数値を拡張> テンソルの NaN、-Inf、+Inf 値をチェックします。 最速のデータセットを選択してください ClipByValue <T> テンソル値を指定された最小値と最大値にクリップします。 丁合いTPU埋め込みメモリ すべてのホストからの文字列エンコードされたメモリ構成プロトコルをマージする操作。 CollectiveAllToAllV2 <T は数値を拡張> 同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に交換します。 CollectiveAllToAllV3 <T は数値を拡張> 同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に交換します。 CollectiveAssignGroupV2 グループ割り当てに基づいてグループ キーを割り当てます。 CollectiveBcastRecvV2 <U> 別のデバイスからブロードキャストされたテンソル値を受信します。 CollectiveBcastSendV2 <T> テンソル値を 1 つ以上の他のデバイスにブロードキャストします。 CollectiveGather <T は番号を拡張> 同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に蓄積します。 CollectiveGatherV2 <T は数値を拡張> 同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に蓄積します。 CollectiveInitializeコミュニケーター 集団操作用のグループを初期化します。 コレクティブパーミュート<T> レプリケートされた TPU インスタンス全体でテンソルを並べ替える Op。 CollectiveReduceScatterV2 <T は数値を拡張> 同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に削減し、結果を分散させます。 CollectiveReduceV2 <T は数値を拡張> 同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に削減します。 CollectiveReduceV3 <T は数値を拡張> 同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に削減します。 複合非最大抑制 スコアの降順で境界ボックスのサブセットを貪欲に選択します。 この操作は、すべてのクラスにわたって、バッチごとの入力に対して non_max_suppression を実行します。 CompositeTensorVariantFromComponents `ExtensionType` 値を `variant` スカラー テンソルにエンコードします。 CompositeTensorVariantToComponents `variant` スカラー Tensor を `ExtensionType` 値にデコードします。 要素の圧縮 データセット要素を圧縮します。 バッチサイズの計算 部分的なバッチを除いたデータセットの静的なバッチ サイズを計算します。 ComputeDedupDataTupleMask 演算は、埋め込みコアからの重複排除データのタプル マスクを計算します。 連結<T> テンソルを 1 次元に沿って連結します。 グローバルTPUの構成と初期化 分散 TPU システムの集中構造をセットアップする操作。 分散型 TPU の構成 分散 TPU システムの集中構造をセットアップします。 TPU埋め込みの構成 分散 TPU システムで TPUEmbedding をセットアップします。 TPUEmbeddingHost の構成 ホスト上で TPUEmbedding ソフトウェアを構成する操作。 TPU埋め込みメモリの構成 ホスト上で TPUEmbedding ソフトウェアを構成する操作。 TPU埋め込みホストを接続する TPUEmbedding ホスト ソフトウェア インスタンス間の通信を設定する操作 各ホストで ConfigureTPUEmbeddingHost が呼び出された後。 定数<T> 定数値を生成する演算子。 MutexLock の消費 この操作は、「MutexLock」によって作成されたロックを消費します。 コントロールトリガー 何もしません。 Conv2DBackpropFilterV2 <T は数値を拡張> フィルターに関する畳み込みの勾配を計算します。 Conv2DBackpropInputV2 <T は数値を拡張> 入力に対する畳み込みの勾配を計算します。 コピー<T> CPU から CPU へ、または GPU から GPU へテンソルをコピーします。 コピーホスト<T> テンソルをホストにコピーします。 メッシュにコピー<T> CopyToMeshGrad <T> CountUpTo <T は数値を拡張> 「limit」に達するまで「ref」をインクリメントします。 CrossReplicaSum <T は数値を拡張> レプリケートされた TPU インスタンス全体の入力を合計する Op。 CudnnRNNBackpropV3 <T は数値を拡張> CudnnRNNV3 のバックプロップ ステップ。 CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T は数値を拡張> CudnnRNN パラメータを正規形式から使用可能な形式に変換します。 CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T は数値を拡張> CudnnRNN パラメータを正規形式で取得します。 CudnnRNNV3 <T は数値を拡張> cuDNN によってサポートされる RNN。 CumulativeLogsumexp <T extends Number> `axis` に沿ったテンソル `x` の累積積を計算します。 DTensorRestoreV2 DTensorSetGlobalTPUArray システム内のすべての TPU のグローバル ID をホストに通知するオペレーション。 データサービスデータセット tf.data サービスからデータを読み取るデータセットを作成します。 データサービスデータセットV2 tf.data サービスからデータを読み取るデータセットを作成します。 データセットのカーディナリティ 「input_dataset」のカーディナリティを返します。 データセットからグラフ 指定された `graph_def` からデータセットを作成します。 データセットからグラフ V2 「input_dataset」を表すシリアル化された GraphDef を返します。 Dawsn <T は番号を拡張> DebugGradientIdentity <T> 勾配デバッグ用の ID 演算。 DebugGradientRefIdentity <T> 勾配デバッグ用の ID 演算。 デバッグアイデンティティ<T> デバッグ用に非 Ref 型入力テンソルのアイデンティティ マッピングを提供します。 DebugIdentityV2 <T> デバッグ Identity V2 Op. デバッグナンカウント NaN 値カウンター操作のデバッグ デバッグ数値概要 デバッグ数値概要操作 DebugNumericsummaryV2 <U は数値を拡張> デバッグ数値概要 V2 Op. DecodeImage <T extends Number> decode_bmp、decode_gif、decode_jpeg、decode_png の関数。 DecodePaddedRaw <T は数値を拡張> 文字列のバイトを数値のベクトルとして再解釈します。 デコードプロト この操作は、シリアル化されたプロトコル バッファー メッセージからフィールドをテンソルに抽出します。 ディープコピー<T> `x` のコピーを作成します。 反復子の削除 イテレータリソースのコンテナ。 メモリキャッシュの削除 削除MultiDeviceIterator イテレータリソースのコンテナ。 ランダムシードジェネレーターの削除 シードジェネレータの削除 セッションテンソルの削除 セッション内のハンドルで指定されたテンソルを削除します。 DenseBincount <U は数値を拡張> 整数配列内の各値の出現数をカウントします。 DenseCountSparseOutput <U は数値を拡張> tf.tensor 入力のスパース出力ビン カウントを実行します。 DenseToCSRSparseMatrix 密なテンソルを (おそらくバッチ化された) CSRSparseMatrix に変換します。 DestroyResourceOp ハンドルで指定されたリソースを削除します。 DestroyTemporaryVariable <T> 一時変数を破棄し、その最終値を返します。 デバイスインデックス 操作が実行されるデバイスのインデックスを返します。 DirectedInterleaveDataset 「N」個のデータセットの固定リスト上の「InterleaveDataset」の代替。 コピーオンリードを無効にする コピーオンリードモードをオフにします。 分散保存 DrawBoundingBoxesV2 <T は数値を拡張> 画像のバッチ上に境界ボックスを描画します。 ダミー反復カウンター ダミーメモリキャッシュ ダミーシードジェネレータ 動的エンキューTPU埋め込み任意のTensorバッチ tf.nn.embedding_lookup_sparse() を使用するコードの移植を容易にします。 動的パーティション<T> `partitions` のインデックスを使用して `data` を `num_partitions` テンソルに分割します。 ダイナミックステッチ<T> 「data」テンソルの値を単一のテンソルにインターリーブします。 編集距離 (おそらく正規化された) レーベンシュタイン編集距離を計算します。 エイグ<U> 1 つ以上の正方行列の固有分解を計算します。 アインサム<T> アインシュタインの総和規則に従ったテンソル短縮。 空の<T> 指定された形状のテンソルを作成します。 空のTensorList 空のテンソル リストを作成して返します。 EmptyTensorMap 空のテンソル マップを作成して返します。 エンコードプロト この操作は、入力テンソルで提供された protobuf メッセージをシリアル化します。 エンキューTPU埋め込み任意のTensorバッチ tf.nn.embedding_lookup_sparse() を使用するコードの移植を容易にします。 エンキューTPU埋め込みバッチ 入力バッチ テンソルのリストを TPUEmbedding にエンキューする操作。 EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch 入力バッチ テンソルのリストを TPUEmbedding にエンキューする操作。 エンキューTPUEmbeddingRaggedTensorBatch tf.nn.embedding_lookup() を使用するコードの移植を容易にします。 エンキューTPUEmbeddingSparseBatch SparseTensor からの TPUEmbedding 入力インデックスをキューに入れる操作。 エンキューTPUEmbeddingSparseTensorBatch tf.nn.embedding_lookup_sparse() を使用するコードの移植を容易にします。 エンシュアシェイプ<T> テンソルの形状が予想される形状と一致することを確認します。 <T>を入力してください 子フレームを作成または検索し、子フレームで「data」を使用できるようにします。 Erfinv <T は数値を拡張> ユークリッドノルム<T> テンソルの次元にわたる要素のユークリッド ノルムを計算します。 TPUEmbeddingPartitioner の実行 中央構成で TPUEmbedding パーティショナーを実行する操作 デバイスを検索し、TPUEmbedding 操作に必要な HBM サイズ (バイト単位) を計算します。 終了<T> 現在のフレームを終了して親フレームに戻ります。 ExpandDims <T> テンソルのシェイプに 1 の次元を挿入します。 ExperimentalAutoShardDataset 入力データセットをシャーディングするデータセットを作成します。 ExperimentalBytesProducedStatsDataset StatsAggregator の `input_dataset` の各要素のバイト サイズを記録します。 実験的最速データセットを選択してください 実験用データセットのカーディナリティ 「input_dataset」のカーディナリティを返します。 ExperimentalDatasetToTFRecord TFRecord 形式を使用して、指定されたデータセットを指定されたファイルに書き込みます。 実験用のDenseToSparseBatchDataset 入力要素を SparseTensor にバッチ処理するデータセットを作成します。 ExperimentalLatencyStatsDataset StatsAggregator で `input_dataset` 要素を生成する待ち時間を記録します。 実験用マッチングファイルデータセット ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset 最大の演算内並列処理をオーバーライドするデータセットを作成します。 ExperimentalParseExampleDataset DT_STRING のベクトルとして `Example` プロトを含む `input_dataset` を、解析された特徴を表す `Tensor` または `SparseTensor` オブジェクトのデータセットに変換します。 実験用プライベートスレッドプールデータセット カスタム スレッド プールを使用して「input_dataset」を計算するデータセットを作成します。 実験用ランダムデータセット 擬似乱数を返すデータセットを作成します。 実験用Rebatchデータセット バッチサイズを変更するデータセットを作成します。 ExperimentalSetStatsAggregatorDataset 実験的なSlidingWindowデータセット `input_dataset` にスライディング ウィンドウを渡すデータセットを作成します。 実験用SQLデータセット SQL クエリを実行し、結果セットの行を出力するデータセットを作成します。 ExperimentalStatsAggregatorHandle 統計マネージャーリソースを作成します。 ExperimentalStatsAggregator概要 指定された統計マネージャーによって記録された統計の概要を作成します。 実験的Unbatchデータセット 入力の要素を複数の要素に分割するデータセット。 Expint <T は数値を拡張> ExtractGlimpseV2 入力テンソルから垣間見える部分を抽出します。 ExtractVolumePatches <T extends Number> 「入力」から「パッチ」を抽出し、それらを「深度」出力次元に置きます。 ファイルシステムセット構成 ファイルシステムの構成を設定します。 <U> を入力してください スカラー値で満たされたテンソルを作成します。 データセットの完成 tf.data.Optionsを `input_dataset` に適用してデータセットを作成します。 ファイナライズTPU埋め込み TPUEmbedding 構成を最終決定する操作。 指紋 フィンガープリント値を生成します。 FresnelCos <T は数値を拡張> FresnelSin <T extends Number> FusedBatchNormGradV3 <T は数値を拡張、U は数値を拡張> バッチ正規化のための勾配。 FusedBatchNormV3 <T は数値を拡張、U は数値を拡張> バッチ正規化。 GRUBlockCell <T extends Number> 1 タイム ステップの GRU セル順方向伝播を計算します。 GRUBlockCellGrad <T extends Number> 1 タイム ステップの GRU セル バックプロパゲーションを計算します。 集合<T> `params` 軸 `axis` から `indices` に従ってスライスを収集します。 ギャザンド<T> `params` からのスライスを、`indices` で指定された形状を持つ Tensor に集めます。 BoundingBoxProposal の生成 この操作は、arXiv:1506.01497 の eq.2 に従って、指定された境界ボックス (bbox_deltas) でエンコードされた wrt アンカーから関心領域を生成します。 この操作は、上位の `pre_nms_topn` スコアリング ボックスを選択し、アンカーに関してそれらをデコードし、`nms_threshold` の intersection-over-union (iou) 値より高い重なり合うボックスに非最大抑制を適用し、短い辺が ` より小さいボックスを破棄します。 min_size`。 GetElementAtIndex データセット内の指定されたインデックスにある要素を取得します。 GetOptions `input_dataset` にアタッチされたtf.data.Optionsを返します。 GetSessionHandle 入力テンソルを現在のセッションの状態に保存します。 GetSessionTensor <T> ハンドルで指定されたテンソルの値を取得します。 グラデーション y s wrt x s の合計の偏導関数、つまりd(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2...を計算する演算を追加します。 Options.dx()値が設定されている場合、それらは損失関数Lの初期のシンボリック偏導関数となります。 保証定数<T> 入力テンソルが定数であることを TF ランタイムに保証します。 ハッシュテーブル 初期化されていないハッシュ テーブルを作成します。 HistogramFixedWidth <U は数値を拡張> 値のヒストグラムを返します。 アイデンティティ<T> 入力テンソルまたは値と同じ形状と内容を持つテンソルを返します。 アイデンティティN 入力と同じ形状と内容を持つテンソルのリストを返します。 テンソル。 IgnoreErrorsDataset エラーを無視して、「input_dataset」の要素を含むデータセットを作成します。 ImageProjectiveTransformV2 <T は数値を拡張> 指定された変換を各画像に適用します。 ImageProjectiveTransformV3 <T は数値を拡張> 指定された変換を各画像に適用します。 ImmutableConst <T> メモリ領域から不変のテンソルを返します。 インフィードデキュー<T> 計算に入力される値のプレースホルダー op。 インフィードデキュータプル インフィードから複数の値を XLA タプルとしてフェッチします。 インフィードエンキュー 単一の Tensor 値を計算にフィードする操作。 インフィードエンキュー事前線形化バッファ 事前に線形化されたバッファを TPU インフィードにエンキューする操作。 インフィードエンキュータプル 複数の Tensor 値を XLA タプルとして計算にフィードします。 テーブルの初期化 キーと値にそれぞれ 2 つのテンソルを取るテーブル初期化子。 データセットからテーブルを初期化する テキストファイルからテーブルを初期化する テキスト ファイルからテーブルを初期化します。 InplaceAdd <T> x の指定された行に v を追加します。 InplaceSub <T> `v` を `x` の指定された行に減算します。 インプレイスアップデート<T> 指定された行「i」を値「v」で更新します。 IsBoostedTreesEnsembleInitialized ツリー アンサンブルが初期化されているかどうかを確認します。 IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized 分位点ストリームが初期化されているかどうかを確認します。 TPUEmbeddingInitialized TPU 埋め込みが分散 TPU システムで初期化されるかどうか。 変数は初期化されています テンソルが初期化されているかどうかを確認します。 IsotonicRegression <U extends Number> 等張回帰問題のバッチを解決します。 イテレータGetDevice 「resource」が配置されているデバイスの名前を返します。 KMC2チェーンの初期化 シード セットに追加する必要があるデータ ポイントのインデックスを返します。 KmeansPlusPlus初期化 KMeans++ 基準を使用して、入力の num_to_sample 行を選択します。 KthOrderStatistic データセットの K 番目の統計を計算します。 LMDBデータセット 1 つ以上の LMDB ファイルにキーと値のペアを出力するデータセットを作成します。 LSTMBlockCell <T extends Number> 1 タイム ステップの LSTM セル順方向伝播を計算します。 LSTMBlockCellGrad <T は数値を拡張> 1 タイムステップの LSTM セル逆方向伝播を計算します。 LinSpace <T は数値を拡張> 一定の間隔で値を生成します。 リストデータセット 各 `tensor` を 1 回ずつ放出するデータセットを作成します。 LoadAllTPUEmbeddingParameters 最適化パラメータを埋め込みメモリにロードする操作。 LoadTPUEmbeddingADAMパラメータ ADAM 埋め込みパラメータをロードします。 LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters Adadelta 埋め込みパラメータをロードします。 LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumパラメータ Adagrad Momentum 埋め込みパラメータをロードします。 LoadTPUEmbeddingAdagradパラメータ Adagrad 埋め込みパラメータをロードします。 LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters 中心に置かれた RMSProp 埋め込みパラメータをロードします。 LoadTPUEmbeddingFTRLパラメータ FTRL 埋め込みパラメータをロードします。 LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters 周波数推定器の埋め込みパラメータを読み込みます。 LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters MDL Adagrad Light 埋め込みパラメータをロードします。 LoadTPUEmbeddingMomentumパラメータ Momentum 埋め込みパラメータをロードします。 LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters 近位の Adagrad 埋め込みパラメータをロードします。 LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters RMSProp 埋め込みパラメータをロードします。 LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentパラメータ SGD 埋め込みパラメータをロードします。 LookupTableExport <T, U> テーブル内のすべてのキーと値を出力します。 ルックアップテーブル検索<U> テーブル内のキーを検索し、対応する値を出力します。 ルックアップテーブルインポート テーブルの内容を指定されたキーと値で置き換えます。 ルックアップテーブル挿入 テーブルを更新してキーと値を関連付けます。 ルックアップテーブル削除 キーとそれに関連付けられた値をテーブルから削除します。 ルックアップテーブルサイズ 指定されたテーブル内の要素の数を計算します。 ループ条件 入力を出力に転送します。 LowerBound <U は数値を拡張> 各行に沿って lower_bound(sorted_search_values,values) を適用します。 Lu <T、U は数値を拡張> 1 つ以上の正方行列の LU 分解を計算します。 ユニークにする 非バッチ ディメンション内のすべての要素を一意にしますが、次の要素に「近い」ようにします。 それらの初期値。 マップクリア Op は、基になるコンテナー内のすべての要素を削除します。 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。 マップピーク Op は、指定されたキーの値を調べます。 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。 マップステージ ハッシュテーブルのように動作する、基礎となるコンテナー内のステージ (キー、値)。 マップステージ解除 Op はキーに関連付けられた値を削除して返します 基礎となるコンテナから。 マップUnstageNoKey Op はランダムな (キー、値) を削除して返します。 基礎となるコンテナから。 MatrixDiagPartV2 <T> バッチ化されたテンソルのバッチ化された対角部分を返します。 MatrixDiagPartV3 <T> バッチ化されたテンソルのバッチ化された対角部分を返します。 マトリックスダイアグ V2 <T> 指定されたバッチ対角値を持つバッチ対角テンソルを返します。 マトリックスダイアグ V3 <T> 指定されたバッチ対角値を持つバッチ対角テンソルを返します。 MatrixSetDiagV2 <T> 新しいバッチ化された対角値を含むバッチ化された行列テンソルを返します。 MatrixSetDiagV3 <T> 新しいバッチ化された対角値を含むバッチ化された行列テンソルを返します。 マックス<T> テンソルの次元全体の要素の最大値を計算します。 MaxIntraOpParallelismDataset 最大の演算内並列処理をオーバーライドするデータセットを作成します。 <T> を結合 利用可能なテンソルの値を「入力」から「出力」に転送します。 DedupData のマージ 演算は、整数テンソルと浮動小数点テンソルの要素を XLA タプルとして重複排除データにマージします。 分<T> テンソルの次元全体で要素の最小値を計算します。 ミラーパッド<T> テンソルをミラーリングされた値でパディングします。 ミラーパッドグラッド<T> `MirrorPad` オペレーションのグラデーション オペレーション。 MlirPassthroughOp main() 関数を使用してモジュールとして表現された任意の MLIR 計算をラップします。 マルノナン<T> x * y を要素ごとに返します。 MutableDenseHashTable テンソルをバッキング ストアとして使用する空のハッシュ テーブルを作成します。 可変ハッシュテーブル 空のハッシュ テーブルを作成します。 MutableHashTableOfTensors 空のハッシュ テーブルを作成します。 ミューテックス MutexLock でロックできる Mutex リソースを作成します。 ミューテックスロック ミューテックスリソースをロックします。 NcclAllReduce <T extends Number> すべての入力テンソルにわたるリダクションを含むテンソルを出力します。 NcclBroadcast <T は番号を拡張> 出力に接続されているすべてのデバイスに「入力」を送信します。 NcclReduce <T は数値を拡張> 「reduction」を使用して「num_devices」から「input」を単一のデバイスに減らします。 Ndtri <T は数値を拡張> 最も近い隣人 各点に最も近い k 個の中心を選択します。 NextAfter <T は数値を拡張> 要素ごとに、「x2」の方向にある「x1」の次の表現可能な値を返します。 次の反復<T> 入力を次の反復で使用できるようにします。 ノーオプ 何もしません。 NonDeterministicInts <U> 非決定的にいくつかの整数を生成します。 NonMaxSuppressionV5 <T は数値を拡張> スコアの降順で境界ボックスのサブセットを貪欲に選択します。 以前に選択したボックスと重複する交差オーバーユニオン (IOU) が高いボックスを削除します。 非シリアル化可能なデータセット ワンホット<U> ワンホットテンソルを返します。 ワンズライク<T> x と同じ形状と型を持つ 1 のテンソルを返します。 OptimizeDatasetV2 関連する最適化を「input_dataset」に適用してデータセットを作成します。 オプションデータセット tf.data.Options を `input_dataset` にアタッチしてデータセットを作成します。 注文済みマップクリア Op は、基になるコンテナー内のすべての要素を削除します。 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。 注文済みMapPeek Op は、指定されたキーの値を調べます。 OrderedMapSize Op は、基になるコンテナ内の要素の数を返します。 OrderedMapStage 順序付けられたもののように動作する、基礎となるコンテナ内のステージ (キー、値) 連想コンテナ。 注文済みマップステージ解除 Op はキーに関連付けられた値を削除して返します 基礎となるコンテナから。 OrderedMapUnstageNoKey Op は、最小値を持つ (key, value) 要素を削除して返します。 基礎となるコンテナからのキー。 アウトフィードデキュー<T> 計算出力から単一のテンソルを取得します。 アウトフィードデキュータプル 計算出力から複数の値を取得します。 アウトフィードデキューTupleV2 計算出力から複数の値を取得します。 OutfeedDequeueV2 <T> 計算出力から単一のテンソルを取得します。 アウトフィードエンキュー 計算アウトフィードで Tensor をキューに入れます。 アウトフィードエンキュータプル 計算出力フィードで複数の Tensor 値をキューに追加します。 パッド<T> テンソルをパディングします。 ParallelBatchデータセット パラレルコンキャット<T> 'N' テンソルのリストを最初の次元に沿って連結します。 パラレルダイナミックステッチ<T> 「data」テンソルの値を単一のテンソルにインターリーブします。 ParseExampleDatasetV2 DT_STRING のベクトルとして `Example` プロトを含む `input_dataset` を、解析された特徴を表す `Tensor` または `SparseTensor` オブジェクトのデータセットに変換します。 ParseExampleV2 tf.Example プロト (文字列として) のベクトルを型付きテンソルに変換します。 ParseSequenceExampleV2 tf.io.SequenceExample プロト (文字列として) のベクトルを型付きテンソルに変換します。 プレースホルダー<T> 計算に入力される値のプレースホルダー op。 PlaceholderWithDefault <T> 出力が供給されない場合に `input` を通過するプレースホルダー op。 事前線形​​化 1 つの Tensor 値を不透明なバリアント tensor に線形化する演算。 事前線形​​化タプル 複数の Tensor 値を不透明なバリアント tensor に線形化する操作。 プリミティブオペレーション 単一のOperationによってサポートされるOp実装の基本クラス。 印刷する 文字列スカラーを出力します。 プライベートスレッドプールデータセット カスタム スレッド プールを使用して「input_dataset」を計算するデータセットを作成します。 製品<T> テンソルの次元にわたる要素の積を計算します。 QuantizeAndDequantizeV4 <T は数値を拡張> テンソルを量子化してから逆量子化します。 QuantizeAndDequantizeV4Grad <T は数値を拡張> `QuantizeAndDequantizeV4` の勾配を返します。 量子化されたConcat <T> 量子化されたテンソルを 1 次元に沿って連結します。 量子化ConcatV2 <T> 量子化Conv2DAndRelu <V> QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> QuantizedConv2DAndRequantize <V> QuantizedConv2DPerChannel <V> チャネルごとに QuantizedConv2D を計算します。 QuantizedConv2DWithBias <V> QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedDepthwiseConv2D <V> 量子化された深さ方向の Conv2D を計算します。 QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> バイアスを使用して量子化された深さ方向の Conv2D を計算します。 QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> Bias と Relu を使用して量子化された深さ方向の Conv2D を計算します。 QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> Bias、Relu、および Requantize を使用して量子化された深さ方向の Conv2D を計算します。 QuantizedMatMulWithBias <W> バイアス加算を使用して、量子化行列 'a' と行列 'b' の乗算を実行します。 QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number> QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> バイアス加算とレルフュージョンを使用して、行列 'a' と行列 'b' の量子化行列乗算を実行します。 QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> バイアス加算および relu を使用して、行列 'a' と行列 'b' の量子化行列乗算を実行し、融合を再量子化します。 QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> 量子化リシェイプ<T> Reshape オペレーションに従って量子化テンソルを再形成します。 RaggedBincount <U は数値を拡張> 整数配列内の各値の出現数をカウントします。 RaggedCountSparseOutput <U は数値を拡張> 不規則なテンソル入力に対してスパース出力ビン カウントを実行します。 RaggedCross <T、U は数値を拡張> テンソルのリストから特徴クロスを生成し、それを RaggedTensor として返します。 RaggedFillEmptyRows <T> RaggedFillEmptyRowsGrad <T> RaggedGather <T は数値を拡張し、U> `params` 軸 `0` から `indices` に従って不規則なスライスを収集します。 RaggedRange <U は数値を拡張、T は数値を拡張> 指定された数値シーケンスを含む `RaggedTensor` を返します。 RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T> `variant` Tensor を `RaggedTensor` にデコードします。 RaggedTensorToSparse <U> `RaggedTensor` を同じ値を持つ `SparseTensor` に変換します。 RaggedTensorToTensor <U> 不規則なテンソルから密なテンソルを作成し、場合によってはその形状を変更します。 RaggedTensorToVariant `RaggedTensor` を `variant` Tensor にエンコードします。 RaggedTensorToVariantGradient <U> `RaggedTensorToVariant` の勾配を計算するために使用されるヘルパー。 ランダムデータセットV2 擬似乱数を返すデータセットを作成します。 RandomIndexShuffle <T extends Number> [0, ..., max_index] の順列における `value` の位置を出力します。 範囲<T は数値を拡張> 一連の数値を作成します。 ランク テンソルのランクを返します。 ReadVariableOp <T> 変数の値を読み取ります。 ReadVariableXlaSplitND <T> リソース変数の入力テンソルをすべての次元にわたって分割します。 再バッチデータセット バッチサイズを変更するデータセットを作成します。 RebatchDatasetV2 バッチサイズを変更するデータセットを作成します。 受信<T> recv_device 上の send_device から名前付きテンソルを受け取ります。 RecvTPUEmbeddingActivations TPU 上で埋め込みアクティベーションを受け取る操作。 すべてを減らす テンソルの次元全体で要素の「論理積」を計算します。 任意の削減 テンソルの次元にわたる要素の「論理和」を計算します。 リデュースマックス<T> テンソルの次元全体の要素の最大値を計算します。 ReduceMin <T> テンソルの次元全体で要素の最小値を計算します。 ReduceProd <T> テンソルの次元にわたる要素の積を計算します。 ReduceSum <T> テンソルの次元にわたる要素の合計を計算します。 参照入力<T> 子フレームを作成または検索し、子フレームで「data」を使用できるようにします。 RefExit <T> 現在のフレームを終了して親フレームに戻ります。 参照アイデンティティ<T> 入力参照テンソルと同じ参照テンソルを返します。 RefMerge <T> 利用可能なテンソルの値を「入力」から「出力」に転送します。 RefNextIteration <T> 入力を次の反復で使用できるようにします。 参照選択<T> `inputs` の `index` 番目の要素を `output` に転送します。 参照スイッチ<T> ref テンソル `data` を `pred` によって決定された出力ポートに転送します。 データセットの登録 データセットを tf.data サービスに登録します。 RegisterDatasetV2 データセットを tf.data サービスに登録します。 再レイアウト<T> RelayoutGrad <T> チャネルごとの再量子化範囲 チャネルごとの再量子化範囲を計算します。 チャネルごとの再量子化<U> チャネルごとに既知の最小値と最大値を使用して入力を再量子化します。 <T> の形状を変更する テンソルを再形成します。 ResourceAccumulatorApplyGradient 指定されたアキュムレータに勾配を適用します。 ResourceAccumulatorNumAccumulated 指定されたアキュムレータに集約された勾配の数を返します。 ResourceAccumulatorSetGlobalStep アキュムレータを global_step の新しい値で更新します。 ResourceAccumulatorTakeGradient <T> 指定された ConditionalAccumulator の平均勾配を抽出します。 リソースApplyAdagradV2 adagrad スキームに従って「*var」を更新します。 リソース適用AdamWithAmsgrad Adam アルゴリズムに従って「*var」を更新します。 リソースApplyKerasMomentum 運動量スキームに従って「*var」を更新します。 リソース条件付きアキュムレータ 勾配を集約するための条件付きアキュムレータ。 ResourceCountUpTo <T は数値を拡張> 「limit」に達するまで「resource」が指す変数をインクリメントします。 リソース収集<U> 「インデックス」に従って「リソース」が指す変数からスライスを収集します。 リソース収集ND <U> リソース散乱追加 `resource` によって参照される変数にスパース更新を追加します。 リソース散乱ディビジョン スパース更新を「resource」で参照される変数に分割します。 リソーススキャッターマックス `max` 操作を使用して、`resource` によって参照される変数へのスパース更新を削減します。 リソース散乱分 `min` 操作を使用して、`resource` によって参照される変数へのスパース更新を削減します。 リソースScatterMul スパース更新を「resource」で参照される変数に乗算します。 ResourceScatterNdAdd 変数内の個々の値またはスライスにスパース加算を適用します。 リソースScatterNdMax リソース散乱NdMin リソースScatterNdSub スパース減算を変数内の個々の値またはスライスに適用します。 リソースScatterNdUpdate 与えられた範囲内の個々の値またはスライスにスパースの「更新」を適用します。 「インデックス」に従って変数。 リソースScatterSub 「resource」によって参照される変数からスパース更新を減算します。 リソース散乱更新 `resource` によって参照される変数にスパース更新を割り当てます。 リソースSparseApplyAdagradV2 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。 リソースSparseApplyKerasMomentum 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。 リソースStridedSliceAssign `value` を `ref` のスライスされた左辺値参照に代入します。 すべての TPUEmbeddingParameters を取得 ホストメモリへの埋め込みから最適化パラメータを取得する演算。 TPUEmbeddingADAMパラメータの取得 ADAM 埋め込みパラメータを取得します。 TPUEmbeddingAdadeltaParameters の取得 Adadelta 埋め込みパラメータを取得します。 TPUEmbeddingAdagradMomentumパラメータの取得 Adagrad Momentum 埋め込みパラメータを取得します。 TPUEmbeddingAdagradパラメータの取得 Adagrad 埋め込みパラメータを取得します。 RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters 中心にある RMSProp 埋め込みパラメータを取得します。 TPUEmbeddingFTRLパラメータの取得 FTRL 埋め込みパラメータを取得します。 TPUEmbeddingFrequencyEstimatorパラメータの取得 周波数推定器の埋め込みパラメータを取得します。 TPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters の取得 MDL Adagrad Light 埋め込みパラメータを取得します。 TPUEmbeddingMomentumパラメータの取得 Momentum 埋め込みパラメータを取得します。 TPUEmbeddingProximalAdagradParameters の取得 近位の Adagrad 埋め込みパラメータを取得します。 TPUEmbeddingProximalYogiParameters を取得 TPUEmbeddingRMSPropParameters の取得 RMSProp 埋め込みパラメータを取得します。 TPUEmbeddingStochasticGradientDescentパラメータの取得 SGD 埋め込みパラメータを取得します。 反転<T> テンソルの特定の次元を反転します。 リバースシーケンス<T> 可変長スライスを反転します。 データセットの書き換え RiscAbs <T は数値を拡張> RiscAdd <T は数値を拡張> x + y を要素ごとに返します。 RiscBinaryArithmetic <T extends Number> RiscBinary比較 リスクビットキャスト<U> リスクブロードキャスト<T> リスクキャスト<U> RiscCeil <T は数値を拡張> RiscCholesky <T は数値を拡張> リスクコンキャット<T> RiscConv <T は数値を拡張> RiscCos <T は数値を拡張> RiscDiv <T は数値を拡張> RiscDot <T は数値を拡張> RiscExp <T は数値を拡張> RiscFft <T> RiscFloor <T は数値を拡張> リスクギャザー<T> RiscImag <U は数値を拡張> リスクは有限です RiscLog <T は数値を拡張> リスク論理的かつ リスク論理的ではありません リスク論理的または RiscMax <T は数値を拡張> max(x, y) を要素ごとに返します。 RiscMin <T は数値を拡張> RiscMul <T は数値を拡張> RiscNeg <T は番号を拡張> RiscPad <T は番号を拡張> RiscPool <T は番号を拡張> RiscPow <T は数値を拡張> リスクランダムユニフォーム RiscReal <U は数値を拡張> RiscReduce <T は数値を拡張> RiscRem <T は数値を拡張> RiscReshape <T extends Number> RiscReverse <T は数値を拡張> RiscScatter <U は数値を拡張> RiscShape <U は数値を拡張> RiscSign <T は数値を拡張> RiscSlice <T は数値を拡張> RiscSort <T は数値を拡張> リスクスクイーズ<T> RiscSub <T は数値を拡張> RiscTranspose <T> RiscTriangularSolve <T extends Number> RiscUnary <T は数値を拡張> RngReadAndSkip カウンタベースの RNG のカウンタを進めます。 Rngスキップ カウンタベースの RNG のカウンタを進めます。 ロール<T> テンソルの要素を軸に沿って回転させます。 サンプリングデータセット 別のデータセットの内容のベルヌーイ サンプルを取得するデータセットを作成します。 スケールと翻訳 ScaleAndTranslateGrad <T は数値を拡張> ScatterAdd <T> 変数参照にスパース更新を追加します。 散乱ディビジョン<T> 変数参照をスパース更新によって分割します。 ScatterMax <T は数値を拡張> 「max」操作を使用して、スパース更新を変数参照に減らします。 ScatterMin <T は数値を拡張> `min` 操作を使用して、スパース更新を変数参照に減らします。 スキャッターマル<T> スパース更新を変数参照に乗算します。 スキャッターンド<U> 「インデックス」に従って、「更新」を形状「shape」のテンソルに分散します。 ScatterNdAdd <T> 変数内の個々の値またはスライスにスパース加算を適用します。 ScatterNdMax <T> 要素ごとの最大値を計算します。 散乱NdMin <T> 要素ごとの最小値を計算します。 ScatterNdNonAliasingAdd <T> 個々の値またはスライスを使用して「input」にスパース加算を適用します インデックス「インデックス」に従って「更新」から。 ScatterNDSub <T> スパース減算を変数内の個々の値またはスライスに適用します。 ScatterNdUpdate <T> 与えられた範囲内の個々の値またはスライスにスパースの「更新」を適用します。 「インデックス」に従って変数。 スキャッターサブ<T> スパース更新を変数参照から減算します。 スキャッターアップデート<T> スパース更新を変数参照に適用します。 SegmentMaxV2 <T は数値を拡張> テンソルのセグメントに沿った最大値を計算します。 SegmentMinV2 <T は数値を拡張> テンソルのセグメントに沿った最小値を計算します。 セグメントProdV2 <T> テンソルのセグメントに沿って積を計算します。 SegmentSumV2 <T> テンソルのセグメントに沿って合計を計算します。 選択V2 <T> 送信 名前付きテンソルをsend_deviceからrecv_deviceに送信します。 TPUEmbeddingGradients の送信 埋め込みテーブルの勾配更新を実行します。 SetDiff1d <T、U は数値を拡張> 2 つの数値または文字列のリストの差を計算します。 サイズの設定 入力「set」の最後の次元に沿った一意の要素の数。 形状<U は数値を延長> テンソルの形状を返します。 ShapeN <U は数値を拡張> テンソルの形状を返します。 シャードデータセット このデータセットの 1/`num_shards` だけを含む `Dataset` を作成します。 ShuffleAndRepeatDatasetV2 シャッフルデータセットV2 シャッフルデータセットV3 シャットダウン分散型TPU 実行中の分散 TPU システムをシャットダウンします。 シャットダウンTPUシステム TPU システムをシャットダウンする操作。 サイズ<U は数値を拡張> テンソルのサイズを返します。 スキップグラム テキスト ファイルを解析し、サンプルのバッチを作成します。 睡眠データセット スライス<T> 「input」からスライスを返します。 スライディングウィンドウデータセット `input_dataset` にスライディング ウィンドウを渡すデータセットを作成します。 スナップショット<T> 入力テンソルのコピーを返します。 スナップショットデータセット スナップショットに書き込み/スナップショットから読み取るデータセットを作成します。 スナップショットデータセットリーダー スナップショットネストされたデータセットリーダー SobolSample <T extends Number> Sobol シーケンスから点を生成します。 SpaceToBatchND <T> T 型の ND テンソルの SpaceToBatch。 SparseApplyAdagradV2 <T> adagrad スキームに従って、「*var」および「*accum」内の関連エントリを更新します。 SparseBincount <U は数値を拡張> 整数配列内の各値の出現数をカウントします。 SparseCountSparseOutput <U は数値を拡張> スパース テンソル入力に対してスパース出力ビン カウントを実行します。 スパースクロスハッシュ スパースおよびデンステンソルのリストからスパースクロスを生成します。 スパースクロスV2 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。 スパース行列追加 2 つの CSR 行列、C = アルファ * A + ベータ * B のスパース加算。 SparseMatrixMatMul <T> 疎行列と密行列を行列乗算します。 スパースマトリックスMul 疎行列と密テンソルの要素ごとの乗算。 スパースマトリックスNNZ `sparse_matrix` の非ゼロの数を返します。 SparseMatrixOrderingAMD 「input」の近似最小次数 (AMD) 順序を計算します。 スパースマトリックスソフトマックス CSRSparseMatrix のソフトマックスを計算します。 SparseMatrixSoftmaxGrad SparseMatrixSoftmax 演算の勾配を計算します。 スパース行列スパースコレスキー 「input」のスパースコレスキー分解を計算します。 スパース行列スパースマットマルMul スパース行列は、2 つの CSR 行列「a」と「b」を乗算します。 スパース行列転置 CSRSparseMatrix の内部 (行列) 次元を転置します。 スパース行列ゼロ 形状 `dense_shape` を持つすべてゼロの CSRSparseMatrix を作成します。 SparseSegmentSumGrad <T extends Number> SparseSegmentSum の勾配を計算します。 SparseTensorToCSRSparseMatrix SparseTensor を (バッチ処理された) CSRSparseMatrix に変換します。 スペンス<T は数値を拡張> 分割<T> テンソルを 1 次元に沿って `num_split` テンソルに分割します。 SplitDedupData <T は数値を拡張、U は数値を拡張> 演算は、入力重複排除データ XLA タプルを整数テンソルと浮動小数点テンソルに分割します。 スプリットV <T> テンソルを 1 次元に沿って `num_split` テンソルに分割します。 <T>を押します テンソルの形状からサイズ 1 の次元を削除します。 スタック<T> `N` ランク - `R` テンソルのリストを 1 つのランク - `(R+1)` テンソルにパックします。 ステージ 軽量のエンキューに似たステージ値。 ステージクリア Op は、基になるコンテナー内のすべての要素を削除します。 ステージピーク Op は、指定されたインデックスの値を調べます。 ステージサイズ Op は、基になるコンテナ内の要素の数を返します。 StatefulRandomBinomial <V extends Number> ステートフル標準通常<U> 正規分布からランダムな値を出力します。 StatefulStandardNormalV2 <U> 正規分布からランダムな値を出力します。 StatefulTruncatedNormal <U> 切り捨てられた正規分布からランダムな値を出力します。 ステートフルユニフォーム<U> 一様分布からランダムな値を出力します。 StatefulUniformFullInt <U> 一様分布からランダムな整数を出力します。 StatefulUniformInt <U> 一様分布からランダムな整数を出力します。 StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number> StatelessRandomBinomial <W extends Number> 二項分布から決定論的な擬似乱数を出力します。 StatelessRandomGammaV2 <V は数値を拡張> ガンマ分布から決定論的な擬似乱数を出力します。 StatelessRandomGammaV3 <U は数値を拡張> ガンマ分布から決定論的な擬似乱数を出力します。 ステートレスランダムGetAlg デバイスに基づいて最適なカウンターベースの RNG アルゴリズムを選択します。 ステートレスランダムGetKeyCounter デバイスに基づいた最適なアルゴリズムを使用して、シードをキーとカウンターにスクランブルします。 StatelessRandomGetKeyCounterAlg デバイスに基づいて最適なアルゴリズムを選択し、シードをキーとカウンターにスクランブルします。 StatelessRandomNormalV2 <U は数値を拡張> 正規分布から決定論的な擬似乱数値を出力します。 StatelessRandomPoisson <W extends Number> ポアソン分布から決定論的な擬似乱数を出力します。 StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number> 一様分布から決定論的な擬似乱数ランダム整数を出力します。 StatelessRandomUniformFullIntV2 <U は数値を拡張> 一様分布から決定論的な擬似乱数ランダム整数を出力します。 StatelessRandomUniformIntV2 <U は数値を拡張> 一様分布から決定論的な擬似乱数ランダム整数を出力します。 StatelessRandomUniformV2 <U は数値を拡張> 一様分布から決定論的な擬似乱数のランダム値を出力します。 StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number> 画像に対してランダムに歪んだ境界ボックスを決定論的に生成します。 ステートレスシャッフル<T> テンソルを最初の次元に沿ってランダムかつ決定的にシャッフルします。 StatelessTruncatedNormalV2 <U は数値を拡張> 切り捨てられた正規分布から決定論的な擬似乱数値を出力します。 StatsAggregatorHandleV2 StatsAggregatorSetsummaryWriter 指定された stats_aggregator を使用して統計を記録するように summary_writer_interface を設定します。 ストップグラデーション<T> 勾配の計算を停止します。 ストライドスライス<T> `input` からストライドされたスライスを返します。 StridedSliceAssign <T> `value` を `ref` のスライスされた左辺値参照に代入します。 StridedSliceGrad <U> `StridedSlice` の勾配を返します。 文字列下位 すべての大文字をそれぞれの小文字に変換します。 StringNGrams <T extends Number> 不規則な文字列データから ngram を作成します。 文字列上部 すべての小文字をそれぞれの大文字に変換します。 合計<T> テンソルの次元にわたる要素の合計を計算します。 スイッチコンド<T> `data` を `pred` によって決定された出力ポートに転送します。 同期デバイス この操作が実行されるデバイスを同期します。 TPUコンパイル結果 TPU コンパイルの結果を返します。 TPUコンパイル成功アサート コンパイルが成功したことをアサートします。 TPU埋め込みアクティベーション TPU 埋め込みの差別化を可能にするオペレーション。 TPU実行 TPU プログラムを TPU デバイスにロードして実行する Op。 TPU実行と更新変数 オプションのインプレース変数更新を使用してプログラムを実行する Op。 TPUOrdinalSelector TPUコアセレクターOp. TPUPartitionedInput <T> 分割された入力のリストをグループ化する演算。 TPUPartitionedInputV2 <T> 分割された入力のリストをグループ化する演算。 TPUPartitionedOutput <T> XLA によって分割されるテンソルを分割されたリストに逆多重化する演算 XLA 計算の外で出力します。 TPUPartitionedOutputV2 <T> XLA によって分割されるテンソルを分割されたリストに逆多重化する演算 XLA 計算の外で出力します。 TPUReplicateMetadata TPU 計算をどのように複製するかを示すメタデータ。 TPUReplicatedInput <T> N 個の入力を N ウェイ複製 TPU 計算に接続します。 TPUReplicatedOutput <T> N ウェイ複製された TPU 計算からの N 出力を接続します。 TPUReshard変数 デバイス上の TPU 変数を指定された状態にリシャードする Op。 TPUラウンドロビン TPU コア上のラウンドロビン負荷分散。 一時変数<T> 突然変異する可能性があるが、単一ステップ内でのみ持続するテンソルを返します。 テンソル配列 指定されたサイズの Tensor の配列。 TensorArrayClose TensorArray をリソース コンテナから削除します。 TensorArrayConcat <T> TensorArray の要素を値 `value` に連結します。 TensorArrayGather <T> TensorArray から特定の要素を出力 `value` に収集します。 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。 TensorArrayGradWithShape 指定されたハンドルに値の複数の勾配を格納するための TensorArray を作成します。 TensorArrayPack <T> TensorArrayRead <T> TensorArray から要素を出力 `value` に読み取ります。 TensorArrayScatter 入力値のデータを特定の TensorArray 要素に分散します。 TensorArraySize TensorArray の現在のサイズを取得します。 TensorArraySplit 入力値のデータを TensorArray 要素に分割します。 TensorArrayUnpack TensorArrayWrite 要素を tensor_array にプッシュします。 TensorListConcat <T> リスト内のすべてのテンソルを 0 次元に沿って連結します。 TensorListConcatLists TensorListConcatV2 <U> リスト内のすべてのテンソルを 0 次元に沿って連結します。 TensorListElementShape <T extends Number> 指定されたリストの要素の形状 (テンソルとして)。 TensorListFromTensor スタックされたときに `tensor` の値を持つ TensorList を作成します。 TensorListGather <T> TensorList にインデックスを付けて Tensor を作成します。 TensorListGetItem <T> TensorListLength 入力テンソル リスト内のテンソルの数を返します。 TensorListPopBack <T> 入力リストの最後の要素と、その要素以外のすべての要素を含むリストを返します。 TensorListPushBack 最後の要素として渡された `Tensor` と、指定されたリストの他の要素を `input_handle` に持つリストを返します。 TensorListPushBackBatch TensorListReserve 空の要素を含む指定されたサイズのリスト。 TensorListResize リストのサイズを変更します。 TensorListScatter Tensor にインデックスを付けて TensorList を作成します。 TensorListScatterIntoExistingList 入力リスト内のインデックスでテンソルを散布します。 TensorListScatterV2 Tensor にインデックスを付けて TensorList を作成します。 TensorListSetItem TensorListSplit テンソルをリストに分割します。 TensorListStack <T> すべてのテンソルをリストに積み重ねます。 TensorMapErase 指定されたキーの項目が消去されたテンソル マップを返します。 TensorMapHasKey 指定されたキーがマップ内に存在するかどうかを返します。 TensorMapInsert 指定されたキーと値のペアが挿入された「input_handle」であるマップを返します。 TensorMapLookup <U> テンソル マップ内の指定されたキーから値を返します。 テンソルマップサイズ 入力テンソル マップ内のテンソルの数を返します。 TensorMapStackKeys <T> テンソル マップ内のすべてのキーの Tensor スタックを返します。 TensorScatterAdd <T> 「インデックス」に従って、既存のテンソルにスパースの「更新」を追加します。 TensorScatterMax <T> 要素ごとの最大値を取るテンソルにスパース更新を適用します。 TensorScatterMin <T> TensorScatterSub <T> 「インデックス」に従って既存のテンソルからスパースの「更新」を減算します。 TensorScatterUpdate <T> 「インデックス」に従って既存のテンソルに「更新」を分散します。 TensorStridedSliceUpdate <T> `value` を `input` のスライスされた左辺値参照に代入します。 スレッドプールデータセット カスタム スレッド プールを使用して「input_dataset」を計算するデータセットを作成します。 スレッドプールハンドル カスタム スレッド プールを使用して「input_dataset」を計算するデータセットを作成します。 タイル<T> 指定されたテンソルをタイル化してテンソルを構築します。 タイムスタンプ エポックからの時間を秒単位で提供します。 トブール テンソルをスカラー述語に変換します。 トップKUユニーク 配列内の TopK の一意の値を並べ替えられた順序で返します。 トップKWithUnique 配列内の TopK 値をソートされた順序で返します。 TpuHandleToProtoKey XRT の uid ハンドルを TensorFlow に適した入力形式に変換します。 三角マットムル<T> 三重対角行列で積を計算します。 TridiagonalSolve <T> 三重対角方程式系を解きます。 バッチを解除<T> 単一の出力 Tensor の Batch の操作を逆にします。 UnbatchGrad <T> アンバッチのグラデーション。 要素の圧縮解除 圧縮されたデータセット要素を解凍します。 UnicodeDecode <T extends Number> 「input」内の各文字列を一連の Unicode コード ポイントにデコードします。 Unicodeエンコード int のテンソルを Unicode 文字列にエンコードします。 UniformDequantize <U は数値を拡張> 量子化されたテンソル「入力」に対して逆量子化を実行します。 均一量子化<U> Tensor の「入力」に対して量子化を実行します。 UniformQuantizedAdd <T> 量子化された Tensor `lhs` と量子化された Tensor `rhs` の量子化加算を実行して、量子化された `output` を作成します。 UniformQuantizedClipByValue <T> 量子化された Tensor の「オペランド」の値によってクリップを実行します。 均一量子化コンボリューション<U> 量子化されたテンソル 'lhs' と量子化されたテンソル 'rhs' の量子化畳み込みを実行します。 UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number> float Tensor `lhs` と量子化 Tensor `rhs` のハイブリッド量子化畳み込みを実行します。 均一量子化ドット<U> 量子化された Tensor `lhs` と量子化された Tensor `rhs` の量子化ドットを実行して、量子化された `output` を作成します。 UniformQuantizedDotHybrid <V は数値を拡張> float Tensor `lhs` と量子化 Tensor `rhs` のハイブリッド量子化ドットを実行します。 UniformRequantize <U> 量子化されたテンソル「入力」を指定して、それを新しい量子化パラメータで再量子化します。 一意の<T、V は番号を拡張> テンソルの軸に沿って一意の要素を検索します。 固有のデータセット `input_dataset` の一意の要素を含むデータセットを作成します。 UniqueWithCounts <T、V は数値を拡張> テンソルの軸に沿って一意の要素を検索します。 UnravelIndex <T extends Number> フラット インデックスの配列を座標配列のタプルに変換します。 未分類セグメント結合 スタックを解除<T> 階数「R」テンソルの指定された次元を階数「(R-1)」テンソルにアンパックします。 アンステージ Op は軽量の Dequeue に似ています。 アンラップデータセットバリアント UpperBound <U は数値を拡張> 各行に沿って upper_bound(sorted_search_values,values) を適用します。 VarHandleOp Variable リソースへ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> 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。 VariableShape <T extends Number> `resource` が指す変数の形状を返します。 どこ テンソル内の非ゼロ/真の値の位置を返します。 Where3 <T> 「条件」に応じて、「x」または「y」から要素を選択します。 ウィンドウ操作 労働者ハートビート 労働者の心拍音op. ラップデータセットバリアント WriteRawProtoサマリー シリアル化されたプロトの概要を書きます。 XlaConcatND <T> すべての次元にわたって入力テンソルを連結します。 XlaRecvFromHost <T> ホストからテンソルを受け取る操作。 XlaRecvTPUEmbeddingActivations TPU 上で埋め込みアクティベーションを受け取る操作。 XlaRecvTPUエンベディング重複排除データ 組み込みコアから重複排除データ (インデックスと重み) を受信します。 XlaSendTPUEmbeddingGradients 埋め込みテーブルの勾配更新を実行する操作。 XlaSendToHost テンソルをホストに送信する操作。 XlaSplitND <T> 入力テンソルをすべての次元にわたって分割します。 Xlog1py <T> x == 0 の場合は 0 を返し、それ以外の場合は要素ごとに x * log1p(y) を返します。 ゼロ<T> `dims` で指定された形状のゼロで初期化された定数を作成する演算子。 ゼロのような<T> x と同じ形状と型を持つゼロのテンソルを返します。

すべての操作ラッパーのマーカー インターフェイス。

操作ラッパーは、コア クラスで必要とされるリテラルやインデックスを使用せずに、操作を構築および実行するための厳密に型指定されたインターフェイスを提供します。

このインターフェイスを使用すると、共通の型を使用して任意の操作ラッパーへの参照を保持できます。

// All values returned by an Ops call can be referred as a Op
 Op split = ops.array().split(...);
 Op shape = ops.array().shape(...);

 // All operations could be added to an Op collection
 Collection<Op> allOps = Arrays.asList(split, shape);