データフロー運用

指定されたアキュムレータに勾配を適用します。

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。

アキュムレータを global_step の新しい値で更新します。

指定されたConditionalAccumulatorの平均勾配を抽出します。

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。

指定されたバリアを閉じます。

指定されたバリア内の不完全な要素の数を計算します。

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。

指定されたバリア内の完全な要素の数を計算します。

バリアから指定された数の完了した要素を取得します。

勾配を集約するための条件付きアキュムレータ。

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。

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。

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。

先入れ先出しの順序で要素を生成するキュー。

入力テンソルを現在のセッションの状態に保存します。

入力テンソルを現在のセッションの状態に保存します。

ハンドルで指定されたテンソルの値を取得します。

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。

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。

Op は、指定されたキーの値を調べます。

Op は、基になるコンテナ内の要素の数を返します。

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)。

Op は、キーに関連付けられた値を削除して返します。

Op はランダムな (キー、値) を削除して返します。

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。

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。

Op は、指定されたキーの値を調べます。

Op は、基になるコンテナ内の要素の数を返します。

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)。

Op は、キーに関連付けられた値を削除して返します。

Op は、最小の (key, value) 要素を削除して返します。

先入れ先出しの順序で要素を生成するキュー。

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。

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。

指定されたキューを閉じます。

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。

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。

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。

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。

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。

キューが閉じられている場合は true を返します。

キューが閉じられている場合は true を返します。

指定されたキュー内の要素の数を計算します。

要素の順序をランダム化するキュー。

ランダム化されたレコードを発行します。

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。

SparseConditionalAccumulatorで平均スパース勾配を抽出します。

疎な勾配を集約するための条件付きアキュムレータ。

軽量のエンキューに似たステージ値。

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。

Op は、指定されたインデックスの値を調べます。

Op は、基になるコンテナ内の要素の数を返します。

指定されたサイズの Tensor の配列。

TensorArray をリソース コンテナから削除します。

TensorArrayの要素を value valueに連結します。

TensorArrayから特定の要素を出力valueに収集します。

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。

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。

TensorArrayから要素を出力valueに読み取ります。

入力値のデータを特定のTensorArray要素に分散します。

TensorArrayの現在のサイズを取得します。

入力値のデータをTensorArray要素に分割します。

要素を tensor_array にプッシュします。

Op は軽量の Dequeue に似ています。