TensorFlow C++ リファレンス

配列操作

メンバー

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::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::CheckNumericsテンソルの NaN 値と Inf 値をチェックします。
tensorflow::ops::Concatテンソルを 1 次元に沿って連結します。
tensorflow::ops::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::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::DeepCopy xのコピーを作成します。
tensorflow::ops::DepthToSpace T 型のテンソルのDepthToSpace 。
tensorflow::ops::Dequantize 「入力」テンソルを float Tensorに逆量子化します。
tensorflow::ops::Diag指定された対角値を持つ対角テンソルを返します。
tensorflow::ops::DiagPartテンソルの対角部分を返します。
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::Empty指定された形状のテンソルを作成します。
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::ExpandDimsテンソルのシェイプに 1 の次元を挿入します。
tensorflow::ops::ExtractImagePatches imagesからpatches抽出し、「深度」出力次元に配置します。
tensorflow::ops::ExtractVolumePatches inputからpatches抽出し、「深度」出力次元に配置します。
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min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 float 型およびいずれかの形状の「入力」テンソルを疑似量子化します: [d] ,。
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel操作の勾配を計算します。
tensorflow::ops::Fill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::Gather 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::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::Identity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::ImmutableConstメモリ領域から不変のテンソルを返します。
tensorflow::ops::InplaceAdd x の指定された行に v を追加します。
tensorflow::ops::InplaceSub v xの指定された行に減算します。
tensorflow::ops::InplaceUpdate指定された行をvの値で更新します。
tensorflow::ops::InvertPermutationテンソルの逆順列を計算します。
tensorflow::ops::MatrixBandPart最も内側の各行列の中心バンドの外側のすべてを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::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::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::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::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::Padテンソルをゼロで埋めます。
tensorflow::ops::PadV2テンソルをパディングします。
tensorflow::ops::ParallelConcat Nのテンソルのリストを最初の次元に沿って連結します。
tensorflow::ops::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::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::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::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::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::QuantizedInstanceNorm量子化されたインスタンスの正規化。
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::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::Where 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。
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。

候補サンプリング操作

メンバー

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::ComputeAccidentalHits true_labels に一致する、sampled_candidates 内の位置の ID を計算します。
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::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::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::UniformCandidateSampler一様分布で候補サンプリングのラベルを生成します。

コントロールフローオプス

メンバー

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::ControlTrigger何もしません。
tensorflow::ops::LoopCond入力を出力に転送します。
tensorflow::ops::Merge利用可能なテンソルの値をinputsからoutputに転送します。
tensorflow::ops::NextIteration入力を次の反復で利用できるようにします。
tensorflow::ops::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番目の要素を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::Switch predによって決定される出力ポートにdata転送します。

コア

メンバー

tensorflow::ClientSession ClientSessionオブジェクトを使用すると、呼び出し元は C++ API で構築された TensorFlow グラフの評価を駆動できます。
テンソルフロー::入力Operationのオペランドとして使用できるテンソル値を表します。
tensorflow::InputListテンソルのリストを必要とする演算への入力を表すタイプ。
テンソルフロー::オペレーション計算グラフ内のノードを表します。
テンソルフロー::出力Operationによって生成されたテンソル値を表します。
tensorflow::スコープScopeオブジェクトは、共通名のプレフィックスなどの同じプロパティを持つ、関連する TensorFlow 演算のセットを表します。
tensorflow::ステータスTensorflow での呼び出しの成功または失敗を示します。
tensorflow::TensorBuffer

データフローオプス

メンバー

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::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::ConditionalAccumulator勾配を集約するための条件付きアキュムレータ。
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::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::FIFOQueue先入れ先出しの順序で要素を生成するキュー。
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::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::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::PaddingFIFOQueue先入れ先出しの順序で要素を生成するキュー。
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::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::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::RandomShuffleQueue要素の順序をランダム化するキュー。
tensorflow::ops::RecordInputランダム化されたレコードを発行します。
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::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::Stage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::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::Unstage Op は軽量の Dequeue に似ています。

画像操作

メンバー

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::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::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 テンソルに関する Crop_and_resize オペレーションの勾配を計算します。
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::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::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::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::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::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::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::ExtractGlimpse入力テンソルから垣間見える部分を抽出します。
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::HSVToRGB 1 つ以上の画像を HSV から RGB に変換します。
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::QuantizedResizeBilinear量子化された双線形補間を使用して、量子化されたimagesのsizeに変更します。
tensorflow::ops::RGBToHSV 1 つ以上の画像を RGB から HSV に変換します。
tensorflow::ops::ResizeArea領域補間を使用してimages 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 sizeを変更します。
tensorflow::ops::ResizeBilinear双一次補間を使用してimages sizeを変更します。
tensorflow::ops::ResizeNearestNeighbor最近傍補間を使用してimages sizeを変更します。
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::ScaleAndTranslate TODO: ドキュメントを追加します。

io_ops

メンバー

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::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::LMDBReader LMDB ファイルからレコードを出力するリーダー。
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::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::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復元します。
tensorflow::ops::ReaderRestoreStateリーダーを以前に保存した状態に復元します。
tensorflow::ops::ReaderSerializeState Reader の状態をエンコードする文字列テンソルを生成します。
tensorflow::ops::Restore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::Save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::ShardedFilename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::TFRecordReader TensorFlow Records ファイルからレコードを出力するリーダー。
tensorflow::ops::TextLineReader ' で区切られたファイルの行を出力する Reader
'。
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入力ファイル名のファイルに内容を書き込みます。

ロギング_オペレーション

メンバー

tensorflow::ops::Assert指定された条件が true であることをアサートします。
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::Merge概要概要を結合します。
tensorflow::ops::Printテンソルのリストを出力します。
tensorflow::ops::PrintV2文字列スカラーを出力します。
tensorflow::ops::Scalarまとめスカラー値を含むSummaryプロトコル バッファを出力します。
tensorflow::ops::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::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。

数学演算

メンバー

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::Acos x の acos を要素ごとに計算します。
tensorflow::ops::Acosh x の逆双曲線余弦を要素ごとに計算します。
tensorflow::ops::Add x + y を要素ごとに返します。
tensorflow::ops::AddNすべての入力テンソルを要素ごとに追加します。
tensorflow::ops::AddV2 x + y を要素ごとに返します。
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::Angle複素数の引数を返します。
tensorflow::ops::Any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::ApplicateEqual 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::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::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::Atanh x の逆双曲線正接を要素ごとに計算します。
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::BesselI0e xのベッセル i0e 関数を要素ごとに計算します。
tensorflow::ops::BesselI1e xのベッセル i1e 関数を要素ごとに計算します。
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::Bincount整数配列内の各値の出現数をカウントします。
tensorflow::ops::Bucketize 「境界」に基づいて「入力」をバケット化します。
tensorflow::ops::Cast 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::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::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::Complex 2 つの実数を複素数に変換します。
tensorflow::ops::ComplexAbsテンソルの複素絶対値を計算します。
tensorflow::ops::Conj複素数の複素共役を返します。
tensorflow::ops::Cos x の cos を要素ごとに計算します。
tensorflow::ops::Cosh x の双曲線余弦を要素ごとに計算します。
tensorflow::ops::Cross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::Cumsumテンソルxの累積和をaxisに沿って計算します。
tensorflow::ops::Digamma 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::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::Equal (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::EuclideanNorm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::Expm1 exp(x) - 1要素ごとに計算します。
tensorflow::ops::Floor x 以下の要素ごとの最大の整数を返します。
tensorflow::ops::FloorDiv x // y を要素ごとに返します。
tensorflow::ops::FloorMod要素ごとの除算の余りを返します。
tensorflow::ops::Greater (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::HistogramFixedWidth値のヒストグラムを返します。
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::Inv x の逆数を要素ごとに計算します。
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::Less (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::Lgamma Gamma(x)の絶対値の対数を要素ごとに計算します。
tensorflow::ops::LinSpace一定の間隔で値を生成します。
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::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::MatMul行列「a」と行列「b」を掛けます。
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::最大値x と y の最大値を返します (すなわち、
tensorflow::ops::Meanテンソルの次元にわたる要素の平均を計算します。
tensorflow::ops::Minテンソルの次元全体で要素の最小値を計算します。
tensorflow::ops::Minimum x と y の最小値を返します (すなわち、
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::Multiply x * y を要素ごとに返します。
tensorflow::ops::Negate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::NotEqual (x != y) の真理値を要素ごとに返します。
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::Prodテンソルの次元にわたる要素の積を計算します。
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::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::QuantizedMatMul aと行列bの量子化行列乗算を実行します。
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::Range一連の数値を作成します。
tensorflow::ops::Real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::相互x の逆数を要素ごとに計算します。
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::Requantize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::Rint x に最も近い要素ごとの整数を返します。
tensorflow::ops::Round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::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::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::Sign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::Sinh x の双曲線正弦を要素ごとに計算します。
tensorflow::ops::SparseMatMul行列「a」と行列「b」を掛けます。
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::Sqrt x の平方根を要素ごとに計算します。
tensorflow::ops::Square 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::Subtract x - y を要素ごとに返します。
tensorflow::ops::Sumテンソルの次元にわたる要素の合計を計算します。
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::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::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::UnsortedSegmentSumテンソルのセグメントに沿って合計を計算します。
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::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::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::Zeta Hurwitz ゼータ関数を計算する \((x, q)\)。

nn_ops

メンバー

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::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::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::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::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::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::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::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::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::L2Loss L2 損失。
tensorflow::ops::LRNローカル応答の正規化。
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::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::NthElement最後の次元のn次統計量の値を検索します。
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::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::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::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::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::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::Softmax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::Softsignソフトサインを計算します: features / (abs(features) + 1) 。
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::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。

ノーオペ

メンバー

tensorflow::ops::NoOp何もしません。

解析操作

メンバー

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::DecodeJSON の例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::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::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::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::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::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::SerializeTensor Tensor をシリアル化された TensorProto プロトに変換します。
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。

ランダムオペレーション

メンバー

tensorflow::ops::多項式多項分布からサンプルを抽出します。
tensorflow::ops::ParameterizedTruncatedNormal正規分布からランダムな値を出力します。
tensorflow::ops::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::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::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。

sparse_ops

メンバー

tensorflow::ops::AddManySparseToTensorsMap N -minibatch SparseTensor SparseTensorsMapに追加し、 N個のハンドルを返します。
tensorflow::ops::AddSparseToTensorsMap SparseTensor SparseTensorsMapに追加すると、そのハンドルが返されます。
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::SerializeManySparse NミニバッチSparseTensor [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::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::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::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::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::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::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::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 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::TakeManySparseFromTensorsMapスパース表現を高密度テンソルに変換します。

状態作戦

メンバー

tensorflow::ops::Assign 「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::CountUpTo 「limit」に達するまで「ref」をインクリメントします。
tensorflow::ops::DestroyTemporaryVariable一時変数を破棄し、その最終値を返します。
tensorflow::ops::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::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::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適用します。
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::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::変数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。

文字列操作

メンバー

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::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::EncodeBase64文字列を Web セーフな Base64 形式にエンコードします。
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::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::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 TODO: ドキュメントを追加します。
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::StringUpper TODO: ドキュメントを追加します。
tensorflow::ops::Substr文字列のTensorから部分文字列を返します。
tensorflow::ops::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::Unicodeトランスコード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::UnsortedSegmentJoin segment_idsに基づいてinputsの要素を結合します。

トレーニングオペレーション

メンバー

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::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::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::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。

ユーザー操作

メンバー

tensorflow::ops::Fact階乗に関する事実を出力します。