あ
B
| BandedTriangularSolve <T> | |
| BandedTriangularSolve.Options | BandedTriangularSolveのオプションの属性 |
| 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。 |
| バリアオプション | Barrierのオプション属性 |
| バリア閉じる | 指定されたバリアを閉じます。 |
| BarrierClose.オプション | BarrierCloseのオプションの属性 |
| 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。 |
| BarrierTakeMany.オプション | BarrierTakeManyのオプションの属性 |
| 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。 |
| バッチオプション | Batchのオプションの属性 |
| 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。 |
| BatchMatMulV2.オプション | BatchMatMulV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| BatchMatMulV3.オプション | BatchMatMulV3のオプションの属性 |
| 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。 |
| BlockLSTM.オプション | BlockLSTMのオプションの属性 |
| 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。 |
| BlockLSTMV2.オプション | BlockLSTMV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options | BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitのオプションの属性 |
| 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。 |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options | BoostedTreesCreateQuantileStreamResourceのオプションの属性 |
| 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 |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options | BoostedTreesEnsembleResourceHandleOpのオプションの属性 |
| 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。 |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options | BoostedTreesQuantileStreamResourceFlushのオプションの属性 |
| 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。 |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options | BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOpのオプションの属性 |
| 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。 |
| BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options | BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplitのオプション属性 |
| 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。 |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2.オプション | BoostedTreesUpdateEnsembleV2のオプションの属性 |
| 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。 |
C
| キャッシュデータセットV2 | |
| CacheDatasetV2.オプション | CacheDatasetV2のオプションの属性 |
| CheckNumericsV2 <T は数値を拡張> | テンソルの NaN、-Inf、+Inf 値をチェックします。 |
| 最速のデータセットを選択してください | |
| ClipByValue <T> | テンソル値を指定された最小値と最大値にクリップします。 |
| 丁合いTPU埋め込みメモリ | すべてのホストからの文字列エンコードされたメモリ構成プロトをマージする操作。 |
| CollectiveAllToAllV2 <T は数値を拡張> | 同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に交換します。 |
| CollectiveAllToAllV2.オプション | CollectiveAllToAllV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| CollectiveAllToAllV3.オプション | CollectiveAllToAllV3のオプションの属性 |
| 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。 |
| CollectiveBcastRecvV2.オプション | CollectiveBcastRecvV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| CollectiveBcastSendV2.オプション | CollectiveBcastSendV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| CollectiveGather.オプション | CollectiveGatherのオプションの属性 |
| 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。 |
| CollectiveGatherV2.オプション | CollectiveGatherV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| CollectiveInitializeCommunicator.Options | CollectiveInitializeCommunicatorのオプションの属性 |
| 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。 |
| CollectiveReduceScatterV2.オプション | CollectiveReduceScatterV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| CollectiveReduceV2.オプション | CollectiveReduceV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| CollectiveReduceV3.オプション | CollectiveReduceV3のオプションの属性 |
| 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。 |
| CombinedNonMaxSuppression.Options | CombinedNonMaxSuppressionのオプションの属性 |
| 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。 |
| ComputeDedupDataSize | 演算は、埋め込みコアからの重複排除データのサイズを計算し、更新された構成を返します。 |
| ComputeDedupDataTupleMask | 演算は、埋め込みコアからの重複排除データのタプル マスクを計算します。 |
| 連結<T> | テンソルを 1 次元に沿って連結します。 |
| グローバルTPUの構成と初期化 | 分散 TPU システムの集中構造をセットアップする操作。 |
| ConfigureAndInitializeGlobalTPU.Options | ConfigureAndInitializeGlobalTPUのオプションの属性 |
| 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。 |
| DistributedTPU.Options の構成 | ConfigureDistributedTPUのオプションの属性 |
| 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。 |
| コンバージョン<T は数値を拡張> | (N+1+batch_dims)-D `input` および (N+2)-D `filter` テンソルを指定して ND 畳み込みを計算します。 |
| コンバージョンオプション | Convのオプションの属性 |
| 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。 |
| Conv2DBackpropFilterV2.オプション | Conv2DBackpropFilterV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| Conv2DBackpropInputV2.オプション | Conv2DBackpropInputV2のオプションの属性 |
| ConvertToCooTensor | |
| 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.オプション | Copyのオプション属性 |
| コピーホスト<T> | テンソルをホストにコピーします。 |
| コピーホストのオプション | CopyHostのオプションの属性 |
| 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。 |
| 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。 |
| CTCLossV2.オプション | CTCLossV2のオプションの属性 |
| CudnnRNNBackpropV3 <T は数値を拡張> | CudnnRNNV3 のバックプロップ ステップ。 |
| CudnnRNNBackpropV3.オプション | CudnnRNNBackpropV3のオプションの属性 |
| 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。 |
| CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | CudnnRNNCanonicalToParamsV2のオプション属性 |
| 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。 |
| CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options | CudnnRNNParamsToCanonicalV2のオプションの属性 |
| CudnnRNNV3 <T は数値を拡張> | cuDNN によってサポートされる RNN。 |
| CudnnRNNV3.オプション | CudnnRNNV3のオプションの属性 |
| CumulativeLogsumexp <T extends Number> | `axis` に沿ったテンソル `x` の累積積を計算します。 |
| CumulativeLogsumexp.オプション | CumulativeLogsumexpのオプションの属性 |
D
E
| 熱心なセッション | TensorFlow オペレーションを積極的に実行するための環境。 |
| EagerSession.DevicePlacementPolicy | 特定のデバイス上で操作を実行しようとしたが、一部の入力テンソルがそのデバイス上にない場合にどのように動作するかを制御します。 |
| EagerSession.Options | |
| EagerSession.ResourceCleanupStrategy | TensorFlow リソースが不要になったときにどのようにクリーンアップするかを制御します。 |
| 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。 |
| EditDistance.オプション | EditDistanceのオプションの属性 |
| エイグ<U> | 1 つ以上の正方行列の固有分解を計算します。 |
| Eig.オプション | Eigのオプションの属性 |
| 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。 |
| 空のオプション | Emptyオプションの属性 |
| 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。 |
| EncodeProto.オプション | EncodeProtoのオプションの属性 |
| 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。 |
| EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatchのオプションの属性 |
| 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。 |
| EnqueueTPUEmbeddingBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingBatchのオプションの属性 |
| 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。 |
| EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatchのオプションの属性 |
| 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。 |
| EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatchのオプションの属性 |
| 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。 |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingSparseBatchのオプション属性 |
| 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。 |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatchのオプションの属性 |
| 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。 |
| Enter.オプション | Enterのオプション属性 |
| 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。 |
| EuclideanNorm.オプション | EuclideanNormのオプションの属性 |
| 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。 |
| 実行環境 | TensorFlow Operationを作成および実行するための環境を定義します。 |
| 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。 |
| ExperimentalAutoShardDataset.Options | ExperimentalAutoShardDatasetのオプションの属性 |
| 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。 |
| ExperimentalParseExampleDataset.Options | ExperimentalParseExampleDatasetのオプションの属性 |
| 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。 |
| ExperimentalRebatchDataset.Options | ExperimentalRebatchDatasetのオプションの属性 |
| 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。 |
| ExperimentalStatsAggregatorHandle.Options | ExperimentalStatsAggregatorHandleのオプションの属性 |
| 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。 |
| ExtractGlimpseV2.オプション | ExtractGlimpseV2のオプションの属性 |
| 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。 |
F
| FFTND <T> | ND高速フーリエ変換。 |
| 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 `input_dataset` に適用してデータセットを作成します。 |
| FinalizeDataset.Options | FinalizeDatasetのオプションの属性 |
| 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。 |
| FusedBatchNormGradV3.Options | FusedBatchNormGradV3のオプションの属性 |
| FusedBatchNormV3 <T は数値を拡張、U は数値を拡張> | バッチ正規化。 |
| FusedBatchNormV3.Options | FusedBatchNormV3のオプションの属性 |
G
| 集合<T> | `params` 軸 `axis` から `indices` に従ってスライスを収集します。 |
| 収集オプション | Gatherのオプション属性 |
| 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」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`。 |
| GenerateBoundingBoxProposals.Options | GenerateBoundingBoxProposalsのオプションの属性 |
| 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。 |
| GetMinibatchesInCsrWithPhysicalReplica | |
| GetMinibatchSplitsWithPhysicalReplica | |
| GetOptions | `input_dataset` にアタッチされたtf.data.Optionsを返します。 |
| GetSessionHandle | 入力テンソルを現在のセッションの状態に保存します。 |
| GetSessionTensor <T> | ハンドルで指定されたテンソルの値を取得します。 |
| GlobalIterId | |
| 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...計算する演算を追加します。 |
| グラデーション.オプション | Gradientsのオプションの属性 |
| グラフ | TensorFlow 計算を表すデータ フロー グラフ。 |
| Graph.whileSubgraphBuilder | buildSubgraph メソッドをオーバーライドして while ループの条件サブグラフまたは本体サブグラフを構築する抽象クラスをインスタンス化するために使用されます。 |
| グラフ操作 | Graphにノードとして追加されるOperationの実装。 |
| グラフオペレーションビルダー | GraphOperationをGraphに追加するためのOperationBuilder 。 |
| 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。 |
| 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。 |
H
| ハッシュ表 | 初期化されていないハッシュ テーブルを作成します。 |
| ハッシュテーブルのオプション | HashTableのオプションの属性 |
| HistogramFixedWidth <U は数値を拡張> | 値のヒストグラムを返します。 |
私
K
| 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。 |
L
M
| 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。 |
| MapClear.オプション | MapClearのオプションの属性 |
| 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。 |
| MapIncompleteSize.Options | MapIncompleteSizeのオプションの属性 |
| マップピーク | Op は、指定されたキーの値を調べます。 |
| MapPeek.オプション | MapPeekのオプションの属性 |
| 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。 |
| MapSize.オプション | MapSizeのオプションの属性 |
| 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)。 |
| MapStage.オプション | MapStageのオプションの属性 |
| 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。 |
| MapUnstage.オプション | MapUnstageのオプションの属性 |
| 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。 |
| MapUnstageNoKey.Options | MapUnstageNoKeyのオプションの属性 |
| 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。 |
| MatrixDiagPartV3.オプション | MatrixDiagPartV3のオプションの属性 |
| 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。 |
| MatrixDiagV3.オプション | MatrixDiagV3のオプションの属性 |
| 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。 |
| MatrixSetDiagV3.オプション | MatrixSetDiagV3のオプションの属性 |
| 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。 |
| 最大オプション | Maxのオプションの属性 |
| 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。 |
| MergeDedupData.Options | MergeDedupDataのオプションの属性 |
| 分<T> | テンソルの次元全体で要素の最小値を計算します。 |
| 最小オプション | Minのオプションの属性 |
| 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。 |
| MutableDenseHashTable.Options | MutableDenseHashTableのオプションの属性 |
| 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。 |
| MutableHashTable.Options | MutableHashTableのオプションの属性 |
| MutableHashTableOfTensors | 空のハッシュ テーブルを作成します。 |
| MutableHashTableOfTensors.Options | MutableHashTableOfTensorsのオプションの属性 |
| 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。 |
| ミューテックスのオプション | Mutexのオプション属性 |
| 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。 |
N
| 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。 |
| 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。 |
| NonMaxSuppressionV5.オプション | NonMaxSuppressionV5のオプションの属性 |
| 非シリアル化可能なデータセット | |
| ノーオプ | 何もしません。 |
○
| ワンホット<U> | ワンホットテンソルを返します。 |
| OneHot.オプション | OneHotのオプションの属性 |
| 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。 |
| オペ | すべての操作ラッパーのマーカー インターフェイス。 |
| オペランド<T> | TensorFlow オペレーションのオペランドによって実装されるインターフェイス。 |
| オペランド | オペランド関連の型およびリストを操作するためのユーティリティ。 |
| 手術 | Tensor で計算を実行します。 |
| オペレーションビルダー | Operation s のビルダー。 |
| オペレーター | org.tensorflow.op.Opsを介して TensorFlow 操作に簡単にアクセスできるようにするためにクラスによって使用されるアノテーション。 |
| 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。 |
| OptimizeDatasetV2.オプション | OptimizeDatasetV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| OptionsDataset.Options | OptionsDatasetのオプションの属性 |
| 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。 |
| OrderedMapClear.Options | OrderedMapClearのオプションの属性 |
| 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。 |
| OrderedMapIncompleteSize.Options | OrderedMapIncompleteSizeのオプションの属性 |
| 注文済みMapPeek | Op は、指定されたキーの値を調べます。 |
| OrderedMapPeek.Options | OrderedMapPeekのオプションの属性 |
| OrderedMapSize | Op は、基になるコンテナ内の要素の数を返します。 |
| OrderedMapSize.Options | OrderedMapSizeのオプションの属性 |
| オーダードマップステージ | 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。 |
| OrderedMapStage.Options | OrderedMapStageのオプションの属性 |
| 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。 |
| OrderedMapUnstage.Options | OrderedMapUnstageのオプションの属性 |
| 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。 |
| OrderedMapUnstageNoKey.Options | OrderedMapUnstageNoKeyのオプション属性 |
| 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。 |
| OutfeedDequeue.Options | OutfeedDequeueのオプションの属性 |
| 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。 |
| OutfeedDequeueTuple.Options | OutfeedDequeueTupleのオプションの属性 |
| 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 値をキューに入れます。 |
| 出力<T> | Operationによって生成されるテンソルへのシンボリック ハンドル。 |
P
| パッド<T> | テンソルをパディングします。 |
| ParallelBatchデータセット | |
| ParallelBatchDataset.Options | ParallelBatchDatasetのオプションの属性 |
| 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。 |
| ParseExampleDatasetV2.Options | ParseExampleDatasetV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| ParseSequenceExampleV2.オプション | ParseSequenceExampleV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| プレースホルダー.オプション | Placeholderのオプションの属性 |
| 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。 |
| プリリニアライズのオプション | Prelinearizeのオプション属性 |
| 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。 |
| PrelinearizeTuple.Options | PrelinearizeTupleのオプションの属性 |
| 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。 |
| 印刷オプション | Printのオプション属性 |
| 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。 |
| 製品オプション | Prodのオプションの属性 |
Q
R
S
| 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。 |
| 保存されたモデルバンドル | SavedModelBundle は、ストレージからロードされたモデルを表します。 |
| SavedModelBundle.Loader | SavedModel をロードするためのオプション。 |
| スケールと翻訳 | |
| ScaleAndTranslate.オプション | ScaleAndTranslateのオプションの属性 |
| ScaleAndTranslateGrad <T は数値を拡張> | |
| ScaleAndTranslateGrad.オプション | ScaleAndTranslateGradのオプションの属性 |
| ScatterAdd <T> | 変数参照にスパース更新を追加します。 |
| ScatterAdd.オプション | ScatterAddのオプションの属性 |
| 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。 |
| ScatterDiv.オプション | ScatterDivのオプションの属性 |
| 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。 |
| ScatterMax.オプション | ScatterMaxのオプションの属性 |
| 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。 |
| ScatterMin.オプション | ScatterMinのオプションの属性 |
| 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。 |
| ScatterMul.オプション | ScatterMulのオプションの属性 |
| 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。 |
| ScatterNdAdd.オプション | ScatterNdAddのオプションの属性 |
| ScatterNdMax <T> | 要素ごとの最大値を計算します。 |
| ScatterNdMax.オプション | ScatterNdMaxのオプションの属性 |
| 散乱NdMin <T> | 要素ごとの最小値を計算します。 |
| ScatterNdMin.オプション | ScatterNdMinのオプションの属性 |
| 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。 |
| ScatterNdSub.オプション | ScatterNdSubのオプションの属性 |
| 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。 |
| ScatterNdUpdate.オプション | ScatterNdUpdateのオプションの属性 |
| 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。 |
| ScatterSub.オプション | ScatterSubのオプションの属性 |
| 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。 |
| ScatterUpdate.オプション | ScatterUpdateのオプションの属性 |
| 範囲 | Tensorflow オペレーションを作成するときに、共通名のプレフィックスなどの関連プロパティのグループを管理します。 |
| 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。 |
| 送信オプション | Sendのオプション属性 |
| TPUEmbeddingGradients の送信 | 埋め込みテーブルの勾配更新を実行します。 |
| サーバ | 分散トレーニングで使用するためのインプロセス TensorFlow サーバー。 |
| セッション | Graph実行用のドライバー。 |
| セッション.実行 | セッションの実行時に取得される出力テンソルとメタデータ。 |
| セッションランナー | Operationを実行し、 Tensors評価します。 |
| 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。 |
| SetSize.オプション | SetSizeのオプションの属性 |
| 形 | 操作によって生成されるテンソルの部分的に既知である可能性のある形状。 |
| 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。 |
| ShardDataset.Options | ShardDatasetのオプションの属性 |
| ShuffleAndRepeatDatasetV2 | |
| ShuffleAndRepeatDatasetV2.Options | ShuffleAndRepeatDatasetV2のオプションの属性 |
| シャッフルデータセットV2 | |
| ShuffleDatasetV2.オプション | ShuffleDatasetV2のオプションの属性 |
| シャッフルデータセットV3 | |
| ShuffleDatasetV3.オプション | ShuffleDatasetV3のオプションの属性 |
| 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。 |
| スキップグラムのオプション | Skipgramのオプションの属性 |
| 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。 |
| SlidingWindowDataset.Options | SlidingWindowDatasetのオプションの属性 |
| スナップショット<T> | 入力テンソルのコピーを返します。 |
| スナップショットチャンクデータセット | |
| SnapshotChunkDataset.Options | SnapshotChunkDatasetのオプションの属性 |
| 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。 |
| SnapshotDataset.Options | SnapshotDatasetのオプションの属性 |
| スナップショットデータセットリーダー | |
| SnapshotDatasetReader.Options | SnapshotDatasetReaderのオプションの属性 |
| 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。 |
| SparseApplyAdagradV2.オプション | SparseApplyAdagradV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| SparseBincount.Options | SparseBincountのオプションの属性 |
| 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。 |
| SparseCountSparseOutput.Options | SparseCountSparseOutputのオプションの属性 |
| 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。 |
| SparseMatrixMatMul.オプション | SparseMatrixMatMulのオプションの属性 |
| 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。 |
| SparseMatrixSparseMatMul.オプション | SparseMatrixSparseMatMulのオプションの属性 |
| スパース行列転置 | CSRSparseMatrix の内部 (行列) 次元を転置します。 |
| SparseMatrixTranspose.Options | SparseMatrixTransposeのオプションの属性 |
| 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。 |
| SparseSegmentMeanGradV2 <T は数値を拡張、U は数値を拡張> | SparseSegmentMean の勾配を計算します。 |
| SparseSegmentSqrtNGradV2 <T は数値を拡張、U は数値を拡張> | SparseSegmentSqrtN の勾配を計算します。 |
| SparseSegmentSumGrad <T extends Number> | SparseSegmentSum の勾配を計算します。 |
| SparseSegmentSumGradV2 <T は Number を拡張、U は Number を拡張> | 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。 |
| SplitDedupData.Options | SplitDedupDataのオプションの属性 |
| 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 | テンソルのシェイプからサイズ 1 の次元を削除します。 |
| スクイーズオプション | Squeezeのオプションの属性 |
| 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。 |
| スタックオプション | Stackのオプションの属性 |
| ステージ | 軽量のエンキューに似たステージ値。 |
| ステージ.オプション | Stageのオプションの属性 |
| 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。 |
| StageClear.オプション | StageClearのオプション属性 |
| 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。 |
| StagePeek.オプション | StagePeekのオプションの属性 |
| 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。 |
| StageSize.オプション | StageSizeのオプションの属性 |
| 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。 |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | StatelessSampleDistortedBoundingBoxのオプションの属性 |
| 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 | |
| StatsAggregatorHandleV2.Options | StatsAggregatorHandleV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| StochasticCastToInt <U は数値を拡張> | 指定されたテンソルを float から int に確率的にキャストします。 |
| ストップグラデーション<T> | 勾配の計算を停止します。 |
| Fdo のミニバッチ統計を保存 | |
| 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。 |
| StridedSlice.Options | StridedSliceのオプションの属性 |
| StridedSliceAssign <T> | `value` を `ref` のスライスされた左辺値参照に代入します。 |
| StridedSliceAssign.Options | StridedSliceAssignのオプションの属性 |
| StridedSliceGrad <U> | `StridedSlice` の勾配を返します。 |
| StridedSliceGrad.Options | StridedSliceGradのオプションの属性 |
| 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。 |
| StringLower.Options | StringLowerのオプションの属性 |
| 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。 |
| StringUpper.Options | StringUpperのオプションの属性 |
| 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。 |
| 合計オプション | Sumのオプションの属性 |
| 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。 |
T
| 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。 |
| 一時変数.オプション | TemporaryVariableのオプションの属性 |
| テンソル<T> | 静的に型指定された多次元配列。その要素は T で記述される型です。 |
| テンソル配列 | 指定されたサイズの Tensor の配列。 |
| TensorArray.オプション | TensorArrayのオプションの属性 |
| 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。 |
| TensorArrayConcat.Options | TensorArrayConcatのオプションの属性 |
| TensorArrayGather <T> | TensorArray から特定の要素を出力 `value` に収集します。 |
| TensorArrayGather.Options | TensorArrayGatherのオプションの属性 |
| 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複数の値の勾配を格納するための TensorArray を作成します。 |
| TensorArrayPack <T> | |
| TensorArrayPack.Options | TensorArrayPackのオプションの属性 |
| 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。 |
| TensorFlow | TensorFlow ランタイムを記述する静的ユーティリティ メソッド。 |
| TensorFlowException | TensorFlow グラフの実行時にスローされる未チェック例外。 |
| 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。 |
| TensorListConcat.Options | TensorListConcatのオプションの属性 |
| 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 | |
| TensorListSetItem.Options | TensorListSetItemのオプションの属性 |
| 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。 |
| TensorListStack.Options | TensorListStackのオプションの属性 |
| 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。 |
| テンソル | Tensorオブジェクトを作成するためのタイプセーフなファクトリ メソッド。 |
| 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。 |
| TensorStridedSliceUpdate.Options | TensorStridedSliceUpdateのオプションの属性 |
| TFRecordDatasetV2 | 1 つ以上の TFRecord ファイルからレコードを出力するデータセットを作成します。 |
| TFRecordDatasetV2.オプション | TFRecordDatasetV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| ThreadPoolHandle.Options | ThreadPoolHandleのオプションの属性 |
| 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。 |
| TPUDynamicShape でテンソルに注釈を付ける | |
| 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。 |
| TPUCopyWithDynamicShape | 動的形状サポートを使用してホスト テンソルをデバイスにコピーする Op。 |
| 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。 |
| TpuHandleToProtoKey | XRT の uid ハンドルを TensorFlow に適した入力形式に変換します。 |
| 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。 |
| TPUPartitionedInput.Options | TPUPartitionedInputのオプションの属性 |
| TPUPartitionedInputV2 <T> | 分割された入力のリストをグループ化する演算。 |
| TPUPartitionedInputV2.Options | TPUPartitionedInputV2のオプションの属性 |
| 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。 |
| TPUPartitionedOutput.Options | TPUPartitionedOutputのオプションの属性 |
| 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。 |
| TPUReplicatedInput <T> | N 個の入力を N ウェイ複製 TPU 計算に接続します。 |
| TPUReplicatedInput.Options | TPUReplicatedInputのオプションの属性 |
| 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。 |
| TPUReplicateMetadata | TPU 計算をどのように複製するかを示すメタデータ。 |
| TPUReplicateMetadata.Options | TPUReplicateMetadataのオプションの属性 |
| TPUReshard変数 | デバイス上の TPU 変数を指定された状態に再シャードする 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。 |
| 三角マットムル<T> | 三重対角行列との積を計算します。 |
| TridiagonalSolve <T> | 三重対角方程式系を解きます。 |
| TridiagonalSolve.オプション | TridiagonalSolveのオプションの属性 |
U
| UInt8 | 8 ビットの符号なし整数を表します。 |
| バッチを解除<T> | 単一の出力 Tensor の Batch の操作を逆にします。 |
| アンバッチオプション | Unbatchのオプションの属性 |
| UnbatchGrad <T> | アンバッチのグラデーション。 |
| UnbatchGrad.Options | UnbatchGradのオプションの属性 |
| 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。 |
| UnicodeDecode.オプション | UnicodeDecodeのオプションの属性 |
| 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。 |
| UnicodeEncode.オプション | UnicodeEncodeのオプションの属性 |
| 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。 |
| UniformDequantize.オプション | UniformDequantizeのオプションの属性 |
| 均一量子化<U> | Tensor の「入力」に対して量子化を実行します。 |
| UniformQuantize.オプション | UniformQuantizeのオプションの属性 |
| 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。 |
| UniformQuantizedAdd.オプション | UniformQuantizedAddのオプションの属性 |
| 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。 |
| UniformQuantizedClipByValue.Options | UniformQuantizedClipByValueのオプションの属性 |
| 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。 |
| UniformQuantizedConvolution.Options | UniformQuantizedConvolutionのオプション属性 |
| 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。 |
| UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | UniformQuantizedConvolutionHybridのオプション属性 |
| 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。 |
| UniformQuantizedDot.オプション | UniformQuantizedDotのオプションの属性 |
| 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。 |
| UniformQuantizedDotHybrid.Options | UniformQuantizedDotHybridのオプションの属性 |
| 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。 |
| UniformRequantize.オプション | UniformRequantizeのオプションの属性 |
| 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。 |
| UniqueDataset.Options | UniqueDatasetのオプションの属性 |
| 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 | |
| UnsortedSegmentJoin.Options | UnsortedSegmentJoinのオプションの属性 |
| 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。 |
| アンスタックのオプション | Unstackのオプションの属性 |
| アンステージ | Op は軽量の Dequeue に似ています。 |
| アンステージオプション | Unstageのオプション属性 |
| 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。 |
V
| VarHandleOp | Variable リソースへのハンドルを作成します。 |
| VarHandleOp.オプション | VarHandleOpのオプションの属性 |
| 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。 |
| 変数.オプション | Variableのオプションの属性 |
| VariableShape <T extends Number> | `resource` が指す変数の形状を返します。 |
| 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。 |
W
| 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。 |
バツ
Z
| 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。 |