テンソルフロー::作戦

まとめ

型定義

Mul typedef
Neg typedef
ReduceAll typedef
ReduceAny typedef
ReduceMax typedef
ReduceMean typedef
ReduceMin typedef
ReduceProd typedef
ReduceSum typedef
Sub typedef

機能

AsNodeOut (const Scope & scope, const Input & inp)
NodeBuilder::NodeOut
AsNodeOutList (const Scope & scope, const InputList & inp)
std::vector< NodeBuilder::NodeOut >
AudioSummary (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input tag, :: tensorflow::Input tensor, :: tensorflow::Input sample_rate)
AudioSummary (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input tag, :: tensorflow::Input tensor, :: tensorflow::Input sample_rate, const AudioSummary::Attrs & attrs)
BadColor (const TensorProto & x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
非有限値を持つピクセルに使用する色。
Const (const Scope & scope, const Input::Initializer & val)
Const (const Scope & scope, const T & v, const TensorShape shape)
Const (const Scope & scope, const std::initializer_list< T > & v, const TensorShape shape)
ConstFromProto (const Scope & scope, const TensorProto & proto)
ImageSummary (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input tag, :: tensorflow::Input tensor)
ImageSummary (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input tag, :: tensorflow::Input tensor, const ImageSummary::Attrs & attrs)
MaxImages (int64 x)
Attrs
MaxOutputs (int64 x)
Attrs
node () const
::tensorflow::Node *
range (It represents the value of a *pixel in the output image).Non-finite values in the input tensor are *replaced by this tensor in the output image.The default value is the color *red.**Arguments
image **If max_images is greater the summary value tags are *generated sequentially as *tag *tag etc **The bad_color argument is the color to use in the generated images for *non finite input values It is a uint8 D tensor of length channels *Each element must be in the
画像を生成するバッチ要素の最大数。

クラス

tensorflow:: ops:: 中止

呼び出されたときに例外を発生させてプロセスを中止します。

tensorflow:: ops:: Abs

テンソルの絶対値を計算します。

tensorflow:: ops:: AccumulateNV2

テンソルのリストの要素ごとの合計を返します。

tensorflow:: ops:: AccumulatorApplyGradient

指定されたアキュムレータに勾配を適用します。

tensorflow:: ops:: AccumulatorNumAccumulated

指定されたアキュムレータに集約された勾配の数を返します。

tensorflow:: ops:: AccumulatorSetGlobalStep

アキュムレータを global_step の新しい値で更新します。

tensorflow:: ops:: AccumulatorTakeGradient

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

tensorflow::ops::Acos

x の acos を要素ごとに計算します。

tensorflow:: ops:: Acosh

x の逆双曲線余弦を要素ごとに計算します。

tensorflow::ops:: 追加

x + y を要素ごとに返します。

tensorflow:: ops:: AddManySparseToTensorsMap

N -minibatch SparseTensorSparseTensorsMap追加しN個のハンドルを返します。

tensorflow::ops::AddN

すべての入力テンソルを要素ごとに追加します

tensorflow:: ops:: AddSparseToTensorsMap

SparseTensorSparseTensorsMap追加すると、そのハンドルが返されます。

tensorflow::ops::AddV2

x + y を要素ごとに返します。

tensorflow:: ops:: AdjustContrast

1 つまたは複数の画像のコントラストを調整します。

tensorflow:: ops:: AdjustHue

1 つまたは複数の画像の色相を調整します。

tensorflow:: ops:: AdjustSaturation

1 つまたは複数の画像の彩度を調整します。

tensorflow:: ops:: すべて

テンソルの次元全体で要素の「論理積」を計算します。

tensorflow:: ops:: AllCandidateSampler

学習されたユニグラム分布を使用して候補サンプリングのラベルを生成します。

tensorflow:: ops:: 角度

複素数の引数を返します。

tensorflow:: ops:: 任意

テンソルの次元にわたる要素の「論理和」を計算します。

tensorflow::ops::ApplyAdadelta

adadelta スキームに従って「*var」を更新します。

tensorflow::ops::ApplyAdagrad

adagrad スキームに従って「*var」を更新します。

tensorflow::ops::ApplyAdagradDA

近位の adagrad スキームに従って「*var」を更新します。

tensorflow::ops::ApplyAdam

Adam アルゴリズムに従って「*var」を更新します。

tensorflow::ops::ApplyAddSign

AddSign の更新に従って「*var」を更新します。

tensorflow:: ops::ApplyCenteredRMSProp

中心の RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。

tensorflow::ops::ApplyFtrl

Ftrl-proximal スキームに従って「*var」を更新します。

tensorflow::ops::ApplyFtrlV2

Ftrl-proximal スキームに従って「*var」を更新します。

tensorflow::ops::ApplyGradientDescent

'*var' から 'alpha' * 'delta' を減算して更新します。

tensorflow::ops::ApplyMomentum

運動量スキームに従って「*var」を更新します。

tensorflow::ops::ApplyPowerSign

AddSign の更新に従って「*var」を更新します。

tensorflow:: ops:: applyProximalAdagrad

Adagrad 学習率の FOBOS に従って「*var」と「*accum」を更新します。

tensorflow:: ops:: applyProximalGradientDescent

「*var」を固定学習率の FOBOS アルゴリズムとして更新します。

tensorflow::ops::ApplyRMSProp

RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。

tensorflow:: ops:: AverageEqual

abs(xy) < 許容誤差の要素ごとの真理値を返します。

tensorflow:: ops:: ArgMax

テンソルの次元全体で最大値を持つインデックスを返します。

tensorflow:: ops:: ArgMin

テンソルの次元全体で最小値を持つインデックスを返します。

tensorflow:: ops:: AsString

指定されたテンソルの各エントリを文字列に変換します。

tensorflow:: ops:: Asin

x の三角関数の逆サインを要素ごとに計算します。

tensorflow:: ops:: Asinh

x の逆双曲線正弦を要素ごとに計算します。

tensorflow::ops::アサート

指定された条件が true であることをアサートします。

tensorflow:: ops:: 割り当て

「value」を代入して「ref」を更新します。

tensorflow:: ops:: AssignAdd

「value」を追加して「ref」を更新します。

tensorflow:: ops:: AssignSub

'ref' から 'value' を減算して更新します。

tensorflow:: ops:: Atan

x の三角関数逆正接を要素ごとに計算します。

tensorflow:: ops:: Atan2

引数の符号を考慮して、要素ごとにy/xの逆正接を計算します。

tensorflow:: ops:: アタン

x の逆双曲線正接を要素ごとに計算します。

tensorflow:: ops:: AvgPool

入力に対して平均プーリングを実行します。

tensorflow:: ops:: AvgPool3D

入力に対して 3D 平均プーリングを実行します。

tensorflow:: ops:: AvgPool3DGrad

平均プーリング関数の勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: バリア

異なるグラフ実行にわたって持続するバリアを定義します。

tensorflow:: ops:: BarrierClose

指定されたバリアを閉じます。

tensorflow:: ops:: BarrierIncompleteSize

指定されたバリア内の不完全な要素の数を計算します。

tensorflow:: ops:: BarrierInsertMany

各キーについて、指定されたコンポーネントにそれぞれの値を割り当てます。

tensorflow:: ops:: BarrierReadySize

指定されたバリア内の完全な要素の数を計算します。

tensorflow:: ops:: BarrierTakeMany

バリアから指定された数の完了した要素を取得します。

tensorflow:: ops:: BatchMatMul

2 つのテンソルのスライスをバッチで乗算します。

tensorflow:: ops:: BatchMatMulV2

2 つのテンソルのスライスをバッチで乗算します。

tensorflow:: ops:: BatchToSpace

T 型の 4 次元テンソルのBatchToSpace。

tensorflow:: ops:: BatchToSpaceND

T 型の ND テンソルのBatchToSpace。

tensorflow:: ops:: Betainc

正規化された不完全ベータ積分を計算する \(I_x(a, b)\)。

tensorflow:: ops:: BiasAdd

valuebiasを追加します。

tensorflow:: ops:: BiasAddGrad

「バイアス」テンソルに対する「BiasAdd」の逆方向操作。

tensorflow:: ops:: ビンカウント

整数配列内の各値の出現数をカウントします。

tensorflow:: ops:: ビットキャスト

データをコピーせずに、ある型から別の型にテンソルをビットキャストします。

tensorflow:: ops:: BroadcastDynamicShape

s0 op s1 の形状をブロードキャストで返します。

tensorflow:: ops:: BroadcastTo

互換性のある形状の配列をブロードキャストします。

tensorflow:: ops:: バケット化

「境界」に基づいて「入力」をバケット化します。

tensorflow::ops::キャスト

SrcT 型の x を DstT の y にキャストします

tensorflow:: ops:: Ceil

x 以上の要素ごとの最小の整数を返します。

tensorflow:: ops:: CheckNumerics

テンソルの NaN 値と Inf 値をチェックします。

tensorflow:: ops:: ClipByValue

テンソル値を指定された最小値と最大値にクリップします。

tensorflow:: ops:: CombinedNonMaxSuppression

スコアの降順で境界ボックスのサブセットを貪欲に選択します。

tensorflow:: ops:: CompareAndBitpack

inputの値をthresholdと比較し、結果のビットをuint8にパックします。

tensorflow:: ops:: 複合体

2 つの実数を複素数に変換します。

tensorflow:: ops:: ComplexAbs

テンソルの複素絶対値を計算します。

tensorflow:: ops:: ComputeAccidentalHits

true_labels に一致する、sampled_candidates 内の位置の ID を計算します。

tensorflow:: ops:: Concat

テンソルを 1 次元に沿って連結します。

tensorflow:: ops:: ConditionalAccumulator

勾配を集約するための条件付きアキュムレータ。

tensorflow:: ops:: Conj

複素数の複素共役を返します。

tensorflow:: ops:: ConjugateTranspose

順列に従って x の次元をシャッフルし、結果を共役させます。

tensorflow:: ops:: ControlTrigger

何もしません。

tensorflow:: ops:: Conv2D

4 次元inputfilter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inputfilterテンソルを指定して 3 次元畳み込みを計算します。

tensorflow:: ops:: Conv3DBackpropFilterV2

フィルターに関する 3-D 畳み込みの勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: Conv3DBackpropInputV2

入力に対する 3-D 畳み込みの勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: Cos

x の cos を要素ごとに計算します。

tensorflow:: ops:: コッシュ

x の双曲線余弦を要素ごとに計算します。

tensorflow:: ops:: CountUpTo

「limit」に達するまで「ref」をインクリメントします。

tensorflow:: ops:: CropAndResize

入力画像テンソルからクロップを抽出し、サイズを変更します。

tensorflow:: ops:: CropAndResizeGradBoxes

入力ボックスのテンソルに対する Crop_and_resize オペレーションの勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: CropAndResizeGradImage

入力イメージ テンソルに対する Crop_and_resize オペレーションの勾配を計算します。

tensorflow::ops::クロス

ペアごとの外積を計算します。

tensorflow:: ops:: Cumprod

テンソルxの累積積をaxisに沿って計算します。

tensorflow:: ops:: 合計

テンソルxの累積和をaxisに沿って計算します。

tensorflow:: ops:: DataFormatDimMap

指定された宛先データ形式でディメンション インデックスを返します。

tensorflow:: ops:: DataFormatVecPermute

指定された宛先データ形式で並べ替えられたベクトル/テンソルを返します。

tensorflow:: ops:: DebugGradientIdentity

勾配デバッグ用のID演算。

tensorflow:: ops:: DebugGradientRefIdentity

勾配デバッグ用のID演算。

tensorflow:: ops:: DecodeAndCropJpeg

JPEG エンコードされたイメージを uint8 テンソルにデコードしてトリミングします。

tensorflow:: ops:: DecodeBase64

Web セーフな Base64 エンコード文字列をデコードします。

tensorflow:: ops:: DecodeBmp

BMP でエンコードされたイメージの最初のフレームを uint8 テンソルにデコードします。

tensorflow:: ops:: DecodeCSV

CSV レコードをテンソルに変換します。

tensorflow:: ops:: DecodeCompressed

文字列を解凍します。

tensorflow:: ops:: DecodeGif

GIF エンコードされた画像のフレームを uint8 テンソルにデコードします。

tensorflow:: ops:: DecodeJSONExample

JSON エンコードされたサンプル レコードをバイナリ プロトコル バッファ文字列に変換します。

tensorflow:: ops:: DecodeJpeg

JPEG エンコードされたイメージを uint8 テンソルにデコードします。

tensorflow:: ops:: DecodePaddedRaw

文字列のバイトを数値のベクトルとして再解釈します。

tensorflow:: ops:: DecodePng

PNG エンコードされたイメージを uint8 または uint16 テンソルにデコードします。

tensorflow:: ops:: DecodeRaw

文字列のバイトを数値のベクトルとして再解釈します。

tensorflow:: ops:: DeepCopy

xのコピーを作成します。

tensorflow:: ops:: DeleteSessionTensor

セッション内のハンドルで指定されたテンソルを削除します。

tensorflow:: ops:: DenseBincount

整数配列内の各値の出現数をカウントします。

tensorflow:: ops:: DepthToSpace

T 型のテンソルのDepthToSpace。

tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNative

4 次元inputfilterテンソルを指定して 2 次元の深さ方向の畳み込みを計算します。

tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter

フィルターに関する深さ方向の畳み込みの勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNativeBackpropInput

入力に対する深さ方向の畳み込みの勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: 逆量子化

「入力」テンソルを float または bfloat16 Tensor逆量子化します

tensorflow:: ops:: DeserializeManySparse

シリアル化されたミニバッチからSparseTensors逆シリアル化し、連結します。

tensorflow:: ops:: DeserializeSparse

SparseTensorオブジェクトを逆シリアル化します。

tensorflow:: ops:: DestroyTemporaryVariable

一時変数を破棄し、その最終値を返します。

tensorflow:: ops:: 診断

指定された対角値を持つ対角テンソルを返します。

tensorflow:: ops:: DiagPart

テンソルの対角部分を返します。

tensorflow:: ops:: ディガンマ

Lgammaの導関数である Psi (Lgamma の絶対値の対数) を計算します。

tensorflow:: ops:: Dilation2D

4 次元inputおよび 3 次元filterテンソルのグレースケール拡張を計算します。

tensorflow:: ops:: Dilation2DBackpropFilter

フィルターに関する形態学的 2 次元膨張の勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: Dilation2DBackpropInput

入力に対する形態学的 2 次元膨張の勾配を計算します。

tensorflow::ops:: Div

x / y を要素ごとに返します。

tensorflow:: ops:: DivNoNan

分母がゼロの場合は 0 を返します。

tensorflow:: ops:: DrawBoundingBoxes

画像のバッチ上に境界ボックスを描画します。

tensorflow:: ops:: DrawBoundingBoxesV2

画像のバッチ上に境界ボックスを描画します。

tensorflow:: ops:: DynamicPartition

partitionsのインデックスを使用して、 data num_partitionsテンソルに分割します。

tensorflow:: ops:: DynamicStitch

dataテンソルの値を単一のテンソルにインターリーブします。

tensorflow:: ops:: EditDistance

(おそらく正規化された) レーベンシュタイン編集距離を計算します。

tensorflow:: ops:: Elu

指数線形を計算します: < 0 の場合はexp(features) - 1 、それ以外の場合はfeatures

tensorflow:: ops:: 空

指定された形状のテンソルを作成します。

tensorflow:: ops:: EncodeBase64

文字列を Web セーフな Base64 形式にエンコードします。

tensorflow:: ops:: EncodeJpeg

画像を JPEG エンコードします。

tensorflow:: ops:: EncodeJpegVariableQuality

JPEG は、提供された圧縮品質で入力画像をエンコードします。

tensorflow:: ops:: EncodePng

画像を PNG エンコードします。

tensorflow:: ops:: EnsureShape

テンソルの形状が予想される形状と一致することを確認します。

tensorflow:: ops:: 等しい

(x == y) の真理値を要素ごとに返します。

tensorflow::ops::Erf

xのガウス誤差関数を要素ごとに計算します。

tensorflow:: ops:: Erfc

xの相補誤差関数を要素ごとに計算します。

tensorflow:: ops:: Erfinv

TODO: ドキュメントを追加します。

tensorflow:: ops:: ユークリッドノルム

テンソルの次元にわたる要素のユークリッド ノルムを計算します。

tensorflow::ops::Exp

x の指数を要素ごとに計算します。

tensorflow:: ops:: ExpandDims

テンソルのシェイプに 1 の次元を挿入します。

tensorflow:: ops:: Expm1

exp(x) - 1要素ごとに計算します。

tensorflow:: ops:: ExtractGlimpse

入力テンソルから垣間見える部分を抽出します。

tensorflow:: ops:: ExtractImagePatches

imagesからpatchesを抽出し、「深度」出力次元に配置します。

tensorflow:: ops:: ExtractJpegShape

JPEG エンコードされた画像の形状情報を抽出します。

tensorflow:: ops:: Extract VolumePatches

inputからpatchesを抽出し、「深度」出力次元に配置します。

tensorflow:: ops:: FIFOQueue

先入れ先出しの順序で要素を生成するキュー。

tensorflow::ops::事実

階乗に関する事実を出力します

tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxArgs

「入力」テンソルを疑似量子化し、同じ型の「出力」テンソルに float 型を入力します。

tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxArgsGradient

FakeQuantWithMinMaxArgs操作の勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVars

グローバル float スカラーを介して float 型の「入力」テンソルを疑似量子化します。

tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVarsGradient

FakeQuantWithMinMaxVars操作の勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel

チャネルごとの float を介して float 型の「入力」テンソルを疑似量子化します。

tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient

FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel操作の勾配を計算します。

tensorflow::ops:: 塗りつぶし

スカラー値で満たされたテンソルを作成します。

tensorflow:: ops:: フィンガープリント

フィンガープリント値を生成します。

tensorflow::ops::FixedLengthRecordReader

ファイルから固定長レコードを出力するリーダー。

tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler

学習されたユニグラム分布を使用して候補サンプリングのラベルを生成します。

tensorflow:: ops:: フロア

x 以下の要素ごとの最大の整数を返します。

tensorflow:: ops:: FloorDiv

x // y を要素ごとに返します。

tensorflow:: ops:: FloorMod

要素ごとの除算の余りを返します。

tensorflow:: ops:: FractionalAvgPool

入力に対して部分平均プーリングを実行します。

tensorflow:: ops:: FractionalMaxPool

入力に対してフラクショナル最大プーリングを実行します。

tensorflow:: ops:: FusedBatchNorm

バッチ正規化。

tensorflow:: ops:: FusedBatchNormGrad

バッチ正規化のための勾配。

tensorflow:: ops:: FusedBatchNormGradV2

バッチ正規化のための勾配。

tensorflow:: ops:: FusedBatchNormGradV3

バッチ正規化のための勾配。

tensorflow:: ops:: FusedBatchNormV2

バッチ正規化。

tensorflow:: ops:: FusedBatchNormV3

バッチ正規化。

tensorflow:: ops:: FusedPadConv2D

畳み込み中に前処理としてパディングを実行します。

tensorflow:: ops:: FusedResizeAndPadConv2D

畳み込み中に前処理としてサイズ変更とパディングを実行します。

tensorflow:: ops:: 収集

indicesに従ってparamsからスライスを収集します

tensorflow:: ops:: GatherNd

paramsからのスライスを、 indicesで指定された形状を持つTensor集めます

tensorflow:: ops:: GatherV2

indicesに従ってparams axis axisからスライスを収集します

tensorflow:: ops:: GetSessionHandle

入力テンソルを現在のセッションの状態に保存します。

tensorflow:: ops:: GetSessionHandleV2

入力テンソルを現在のセッションの状態に保存します。

tensorflow:: ops:: GetSessionTensor

ハンドルで指定されたテンソルの値を取得します。

tensorflow:: ops:: より大きい

(x > y) の真理値を要素ごとに返します。

tensorflow:: ops:: GreaterEqual

(x >= y) の真理値を要素ごとに返します。

tensorflow:: ops:: WarrantyConst

入力テンソルが定数であることを TF ランタイムに保証します。

tensorflow:: ops:: HSVToRGB

1 つ以上の画像を HSV から RGB に変換します。

tensorflow:: ops:: HistogramFixedWidth

値のヒストグラムを返します。

tensorflow:: ops:: ヒストグラム概要

ヒストグラムを含むSummaryプロトコル バッファを出力します。

tensorflow:: ops:: アイデンティティ

入力テンソルまたは値と同じ形状と内容を持つテンソルを返します。

tensorflow:: ops:: IdentityN

入力と同じ形状と内容を持つテンソルのリストを返します。

tensorflow:: ops:: IdentityReader

キューに入れられた作業をキーと値の両方として出力するリーダー。

tensorflow:: ops:: Igamma

下位の正規化された不完全ガンマ関数P(a, x)を計算します。

tensorflow:: ops:: Igammac

上部の正規化された不完全ガンマ関数Q(a, x)を計算します。

tensorflow::ops::Imag

複素数の虚数部を返します。

tensorflow:: ops:: ImmutableConst

メモリ領域から不変のテンソルを返します。

tensorflow:: ops:: InTopK

ターゲットが上位K予測に含まれるかどうかを示します。

tensorflow:: ops:: InTopKV2

ターゲットが上位K予測に含まれるかどうかを示します。

tensorflow:: ops:: InplaceAdd

x の指定された行に v を追加します。

tensorflow:: ops:: InplaceSub

vxの指定された行に減算します。

tensorflow:: ops:: InplaceUpdate

指定された行「i」を値「v」で更新します。

tensorflow:: ops:: Inv

x の逆数を要素ごとに計算します。

tensorflow:: ops:: InvertPermutation

テンソルの逆順列を計算します。

tensorflow:: ops:: IsFinite

x のどの要素が有限であるかを返します。

tensorflow:: ops:: IsInf

x のどの要素が Inf であるかを返します。

tensorflow:: ops:: IsNan

x のどの要素が NaN であるかを返します。

tensorflow:: ops:: IsVariableInitialized

テンソルが初期化されているかどうかを確認します。

tensorflow:: ops:: L2Loss

L2 損失。

tensorflow:: ops:: LMDBReader

LMDB ファイルからレコードを出力するリーダー。

tensorflow::ops::LRN

ローカル応答の正規化。

tensorflow:: ops:: LearnedUnigramCandidateSampler

学習されたユニグラム分布を使用して候補サンプリングのラベルを生成します。

tensorflow:: ops:: レス

(x < y) の真理値を要素ごとに返します。

tensorflow:: ops:: LessEqual

(x <= y) の真理値を要素ごとに返します。

tensorflow:: ops:: Lガンマ

Gamma(x)の絶対値の対数を要素ごとに計算します。

tensorflow:: ops:: ログ

x の自然対数を要素ごとに計算します。

tensorflow:: ops:: Log1p

(1 + x) の自然対数を要素ごとに計算します。

tensorflow:: ops:: LogSoftmax

ソフトマックスのアクティブ化のログを計算します。

tensorflow:: ops:: LogUniformCandidateSampler

対数一様分布を使用して候補サンプリングのラベルを生成します。

tensorflow:: ops:: LogicalAnd

x AND y の真理値を要素ごとに返します。

tensorflow:: ops:: LogicalNot

NOT xの真理値を要素ごとに返します。

tensorflow:: ops:: LogicalOr

x OR y の真理値を要素ごとに返します。

tensorflow:: ops:: LoopCond

入力を出力に転送します。

tensorflow:: ops:: MapClear

Op は、基になるコンテナー内のすべての要素を削除します。

tensorflow:: ops:: MapIncompleteSize

Op は、基になるコンテナー内の不完全な要素の数を返します。

tensorflow:: ops:: MapPeek

Op は、指定されたキーの値を調べます。

tensorflow:: ops:: MapSize

Op は、基になるコンテナ内の要素の数を返します。

tensorflow:: ops:: MapStage

ハッシュテーブルのように動作する、基礎となるコンテナー内のステージ(キー、値)。

tensorflow:: ops:: MapUnstage

Op は、キーに関連付けられた値を削除して返します。

tensorflow:: ops:: MapUnstageNoKey

Op はランダムな (キー、値) を削除して返します。

tensorflow:: ops:: MatMul

行列「a」と行列「b」を掛けます

tensorflow:: ops:: MatchingFiles

1 つ以上のグロブ パターンに一致するファイルのセットを返します。

tensorflow:: ops:: MatrixBandPart

最も内側の各行列の中心バンドの外側をすべてゼロに設定するテンソルをコピーします。

tensorflow:: ops:: MatrixDiag

指定されたバッチ対角値を持つバッチ対角テンソルを返します。

tensorflow:: ops:: MatrixDiagPart

バッチ化されたテンソルのバッチ化された対角部分を返します。

tensorflow:: ops:: MatrixDiagPartV2

バッチ化されたテンソルのバッチ化された対角部分を返します。

tensorflow:: ops:: MatrixDiagPartV3

バッチ化されたテンソルのバッチ化された対角部分を返します。

tensorflow:: ops:: MatrixDiagV2

指定されたバッチ対角値を持つバッチ対角テンソルを返します。

tensorflow:: ops:: MatrixDiagV3

指定されたバッチ対角値を持つバッチ対角テンソルを返します。

tensorflow:: ops:: MatrixSetDiag

新しいバッチ化された対角値を含むバッチ化された行列テンソルを返します。

tensorflow:: ops:: MatrixSetDiagV2

新しいバッチ化された対角値を含むバッチ化された行列テンソルを返します。

tensorflow:: ops:: MatrixSetDiagV3

新しいバッチ化された対角値を含むバッチ化された行列テンソルを返します。

tensorflow::ops::Max

テンソルの次元全体の要素の最大値を計算します。

tensorflow:: ops:: MaxPool

入力に対して最大プーリングを実行します。

tensorflow:: ops:: MaxPool3D

入力に対して 3D 最大プーリングを実行します。

tensorflow:: ops:: MaxPool3DGrad

3D 最大プーリング関数の勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: MaxPool3DGradGrad

maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: MaxPoolGradGrad

maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: MaxPoolGradGradV2

maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: MaxPoolGradGradWithArgmax

maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: MaxPoolGradV2

maxpooling 関数の勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: MaxPoolV2

入力に対して最大プーリングを実行します。

tensorflow:: ops:: MaxPoolWithArgmax

入力に対して最大プーリングを実行し、最大値とインデックスの両方を出力します。

tensorflow:: ops:: 最大値

x と y の最大値を返します (すなわち、

tensorflow:: ops:: 平均

テンソルの次元全体の要素の平均を計算します。

tensorflow:: ops:: マージ

利用可能なテンソルの値をinputsからoutputに転送します。

tensorflow:: ops:: Mergeまとめ

概要を結合します。

tensorflow:: ops:: MergeV2Checkpoints

V2 形式固有: シャードされたチェックポイントのメタデータ ファイルをマージします。

tensorflow::ops:: 最小値

テンソルの次元全体で要素の最小値を計算します。

tensorflow:: ops:: 最小値

x と y の最小値を返します (すなわち、

tensorflow:: ops:: MirrorPad

テンソルをミラーリングされた値でパディングします。

tensorflow::ops:: Mod

要素ごとの除算の余りを返します。

tensorflow:: ops:: MulNoNan

x * y を要素ごとに返します。

tensorflow:: ops:: 多項式

多項分布からサンプルを抽出します。

tensorflow::ops::乗算

x * y を要素ごとに返します。

tensorflow:: ops:: Ndtri

TODO: ドキュメントを追加します。

tensorflow:: ops:: 否定

負の数値を要素ごとに計算します。

tensorflow:: ops:: NextAfter

x1の次に表現可能な値をx2の方向に要素ごとに返します。

tensorflow:: ops:: NextIteration

入力を次の反復で利用できるようにします。

tensorflow:: ops:: NoOp

何もしません。

tensorflow:: ops:: NonMaxSuppression

スコアの降順で境界ボックスのサブセットを貪欲に選択します。

tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV2

スコアの降順で境界ボックスのサブセットを貪欲に選択します。

tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV3

スコアの降順で境界ボックスのサブセットを貪欲に選択します。

tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV4

スコアの降順で境界ボックスのサブセットを貪欲に選択します。

tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV5

スコアの降順で境界ボックスのサブセットを貪欲に選択します。

tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionWithOverlaps

スコアの降順で境界ボックスのサブセットを貪欲に選択します。

tensorflow:: ops:: NotEqual

(x != y) の真理値を要素ごとに返します。

tensorflow:: ops:: NthElement

最後の次元のn次統計量の値を検索します。

tensorflow:: ops:: OneHot

ワンホットテンソルを返します。

tensorflow:: ops:: OnesLike

x と同じ形状と型を持つ 1 のテンソルを返します。

tensorflow:: ops:: OrderedMapClear

Op は、基になるコンテナー内のすべての要素を削除します。

tensorflow:: ops:: OrderedMapIncompleteSize

Op は、基になるコンテナー内の不完全な要素の数を返します。

tensorflow:: ops:: OrderedMapPeek

Op は、指定されたキーの値を調べます。

tensorflow:: ops:: OrderedMapSize

Op は、基になるコンテナ内の要素の数を返します。

tensorflow:: ops:: OrderedMapStage

順序付けされたように動作する、基礎となるコンテナー内のステージ(キー、値)。

tensorflow:: ops:: OrderedMapUnstage

Op は、キーに関連付けられた値を削除して返します。

tensorflow:: ops:: OrderedMapUnstageNoKey

Op は、最小の (key, value) 要素を削除して返します。

tensorflow::ops::パッド

テンソルをゼロで埋めます。

tensorflow:: ops:: PadV2

テンソルをパディングします。

tensorflow:: ops:: PaddingFIFOQueue

先入れ先出しの順序で要素を生成するキュー。

tensorflow:: ops:: ParallelConcat

N個のテンソルのリストを最初の次元に沿って連結します。

tensorflow:: ops:: ParallelDynamicStitch

dataテンソルの値を単一のテンソルにインターリーブします。

tensorflow:: ops:: ParameterizedTruncatedNormal

正規分布からランダムな値を出力します。

tensorflow:: ops:: ParseExample

Brain.Example プロト (文字列として) のベクトルを型付きテンソルに変換します。

tensorflow:: ops:: ParseExampleV2

tf.Example プロト (文字列として) のベクトルを型付きテンソルに変換します。

tensorflow:: ops:: ParseSequenceExample

Brain.SequenceExample プロト (文字列として) のベクトルを型付きテンソルに変換します。

tensorflow:: ops:: ParseSequenceExampleV2

tf.io.SequenceExample プロト (文字列として) のベクトルを型付きテンソルに変換します。

tensorflow:: ops:: ParseSingleExample

tf.Example プロト (文字列として) を型付きテンソルに変換します。

tensorflow:: ops:: ParseSingleSequenceExample

スカラー Brain.SequenceExample プロト (文字列として) を型付きテンソルに変換します。

tensorflow:: ops:: ParseTensor

シリアル化された tensorflow.TensorProto プロトをTensorに変換します。

tensorflow:: ops:: プレースホルダー

計算に入力される値のプレースホルダー op。

tensorflow:: ops:: PlaceholderWithDefault

出力が供給されない場合にinputを通過するプレースホルダー op。

tensorflow:: ops:: ポリガンマ

ポリガンマ関数を計算する \(^{(n)}(x)\)。

tensorflow:: ops:: Pow

ある値の別の値に対する累乗を計算します。

tensorflow:: ops:: PreventGradient

グラデーションが要求された場合にエラーをトリガーするアイデンティティ演算。

tensorflow:: ops:: 印刷

テンソルのリストを出力します。

tensorflow:: ops:: PrintV2

文字列スカラーを出力します。

tensorflow:: ops:: PriorityQueue

最初のコンポーネント値でソートされた要素を生成するキュー。

tensorflow:: ops:: 製品

テンソルの次元にわたる要素の積を計算します。

tensorflow:: ops:: QuantizeAndDequantizeV2

テンソルを量子化してから逆量子化します。

tensorflow:: ops:: QuantizeAndDequantizeV3

テンソルを量子化してから逆量子化します。

tensorflow:: ops:: QuantizeDownAndShrinkRange

を使用して、量子化された「入力」テンソルを低精度の「出力」に変換します。

tensorflow:: ops:: QuantizeV2

float 型の '入力' テンソルを 'T' 型の '出力' テンソルに量子化します。

tensorflow:: ops:: QuantizedAdd

量子化されたバッファーを処理して、要素ごとに x + y を返します。

tensorflow:: ops:: QuantizedAvgPool

量子化された型の入力テンソルの平均プールを生成します。

tensorflow:: ops:: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization

量子化されたバッチ正規化。

tensorflow:: ops:: QuantizedBiasAdd

量子化型のTensor 'input' にTensor 'bias' を追加します。

tensorflow:: ops:: QuantizedConcat

量子化されたテンソルを 1 次元に沿って連結します。

tensorflow:: ops:: QuantizedConv2D

量子化された 4D 入力とフィルター テンソルを指定して 2D 畳み込みを計算します。

tensorflow:: ops:: QuantizedInstanceNorm

量子化されたインスタンスの正規化。

tensorflow:: ops:: QuantizedMatMul

aと行列bの量子化行列乗算を実行します。

tensorflow:: ops:: QuantizedMaxPool

量子化型の入力テンソルの最大プールを生成します。

tensorflow:: ops:: QuantizedMul

量子化されたバッファーを処理して、要素ごとに x * y を返します。

tensorflow:: ops:: QuantizedRelu

量子化整流線形を計算: max(features, 0)

tensorflow:: ops:: QuantizedRelu6

量子化整流線形 6 を計算します: min(max(features, 0), 6)

tensorflow:: ops:: QuantizedReluX

量子化された整流線形 X を計算します: min(max(features, 0), max_value)

tensorflow:: ops:: QuantizedResizeBilinear

量子化された双線形補間を使用して、量子化されたimagesサイズを適切なsizeに変更します。

tensorflow:: ops:: QueueClose

指定されたキューを閉じます。

tensorflow:: ops:: QueueDequeue

指定されたキューから 1 つ以上のテンソルのタプルをデキューします。

tensorflow:: ops:: QueueDequeueMany

指定されたキューから 1 つ以上のテンソルのnタプルをデキューします。

tensorflow:: ops:: QueueDequeueUpTo

指定されたキューから 1 つ以上のテンソルのnタプルをデキューします。

tensorflow:: ops:: QueueEnqueue

1 つ以上のテンソルのタプルを指定されたキューにエンキューします。

tensorflow:: ops:: QueueEnqueueMany

1 つ以上のテンソルの 0 個以上のタプルを指定されたキューにエンキューします。

tensorflow:: ops:: QueueIsClosed

キューが閉じられている場合は true を返します。

tensorflow:: ops:: QueueIsClosedV2

キューが閉じられている場合は true を返します。

tensorflow:: ops:: QueueSize

指定されたキュー内の要素の数を計算します。

tensorflow:: ops:: RGBToHSV

1 つ以上の画像を RGB から HSV に変換します。

tensorflow:: ops:: RaggedBincount

整数配列内の各値の出現数をカウントします。

tensorflow:: ops:: RandomGamma

アルファで記述されたガンマ分布からランダムな値を出力します。

tensorflow:: ops:: RandomNormal

正規分布からランダムな値を出力します。

tensorflow:: ops:: RandomPoissonV2

レートで記述されたポアソン分布からランダムな値を出力します。

tensorflow:: ops:: RandomShuffle

テンソルを最初の次元に沿ってランダムにシャッフルします。

tensorflow:: ops:: RandomShuffleQueue

要素の順序をランダム化するキュー。

tensorflow:: ops:: RandomUniform

一様分布からランダムな値を出力します。

tensorflow:: ops:: RandomUniformInt

一様分布からランダムな整数を出力します。

tensorflow:: ops:: 範囲

一連の数値を作成します。

tensorflow:: ops:: ReadFile

入力ファイル名の内容全体を読み取り、出力します。

tensorflow:: ops:: ReaderNumRecordsProduced

この Reader が生成したレコードの数を返します。

tensorflow:: ops:: ReaderNumWorkUnitsCompleted

この Reader が処理を完了したワークユニットの数を返します。

tensorflow:: ops:: ReaderRead

Reader によって生成された次のレコード (キーと値のペア) を返します。

tensorflow:: ops:: ReaderReadUpTo

Reader によって生成された最大num_records (キー、値) ペアを返します。

tensorflow:: ops:: ReaderReset

リーダーを初期のクリーンな状態に戻します

tensorflow:: ops:: ReaderRestoreState

リーダーを以前に保存した状態に復元します

tensorflow:: ops:: ReaderSerializeState

Reader の状態をエンコードする文字列テンソルを生成します。

tensorflow:: ops:: 実数

複素数の実部を返します。

tensorflow:: ops:: RealDiv

実数型の場合は要素ごとに x / y を返します。

tensorflow:: ops:: 逆数

x の逆数を要素ごとに計算します。

tensorflow:: ops:: RecordInput

ランダム化されたレコードを発行します。

tensorflow:: ops:: ReduceJoin

指定された次元にわたって文字列テンソルを結合します。

tensorflow:: ops:: RefNextIteration

入力を次の反復で利用できるようにします。

tensorflow:: ops:: RefSelect

inputsindexの要素をoutputに転送します。

tensorflow:: ops:: RefSwitch

ref テンソルdata predによって決定される出力端子に転送します。

tensorflow:: ops:: RegexFullMatch

入力が正規表現パターンと一致するかどうかを確認します。

tensorflow:: ops:: RegexReplace

input内のpattern正規表現の一致を、 rewriteで提供された置換文字列に置き換えます。

tensorflow:: ops:: Relu

修正された線形を計算します: max(features, 0)

tensorflow:: ops:: Relu6

修正された線形 6 を計算します: min(max(features, 0), 6)

tensorflow:: ops:: RequantizationRange

量子化テンソルに存在する実際の値をカバーする範囲を計算します。

tensorflow:: ops:: 再量子化

量子化されたinputテンソルを低精度のoutputに変換します。

tensorflow:: ops:: ResizeArea

領域補間を使用してimagessizeを変更します。

tensorflow:: ops:: ResizeBicubic

バイキュービック補間を使用してimagessizeを変更します。

tensorflow:: ops:: ResizeBilinear

双一次補間を使用してimagessizeを変更します。

tensorflow:: ops:: ResizeNearestNeighbor

最近傍補間を使用してimagessizeを変更します。

tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdadelta

adadelta スキームに従って「*var」を更新します。

tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdagrad

adagrad スキームに従って「*var」を更新します。

tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdagradDA

近位の adagrad スキームに従って「*var」を更新します。

tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdam

Adam アルゴリズムに従って「*var」を更新します。

tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdamWithAmsgrad

Adam アルゴリズムに従って「*var」を更新します。

tensorflow:: ops:: ResourceApplyAddSign

AddSign の更新に従って「*var」を更新します。

tensorflow:: ops:: ResourceApplyCenteredRMSProp

中心の RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。

tensorflow:: ops:: ResourceApplyFtrl

Ftrl-proximal スキームに従って「*var」を更新します。

tensorflow:: ops:: ResourceApplyFtrlV2

Ftrl-proximal スキームに従って「*var」を更新します。

tensorflow:: ops:: ResourceApplyGradientDescent

'*var' から 'alpha' * 'delta' を減算して更新します。

tensorflow:: ops:: ResourceApplyKerasMomentum

運動量スキームに従って「*var」を更新します。

tensorflow:: ops:: ResourceApplyMomentum

運動量スキームに従って「*var」を更新します。

tensorflow:: ops:: ResourceApplyPowerSign

AddSign の更新に従って「*var」を更新します。

tensorflow:: ops:: ResourceApplyProximalAdagrad

Adagrad 学習率の FOBOS に従って「*var」と「*accum」を更新します。

tensorflow:: ops:: ResourceApplyProximalGradientDescent

「*var」を固定学習率の FOBOS アルゴリズムとして更新します。

tensorflow:: ops:: ResourceApplyRMSProp

RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。

tensorflow:: ops:: ResourceCountUpTo

「limit」に達するまで「resource」が指す変数をインクリメントします。

tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdAdd

Variable内の個々の値またはスライスにスパース加算を適用します。

tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdMax

TODO: ドキュメントを追加します。

tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdMin

TODO: ドキュメントを追加します。

tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdSub

Variable内の個々の値またはスライスにスパース減算を適用します。

tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdUpdate

特定の値内の個々の値またはスライスにスパースupdatesを適用します。

tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdadelta

var: Variable() から取得する必要があります。

tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdagrad

adagrad スキームに従って、「*var」および「*accum」内の関連エントリを更新します。

tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdagradDA

近位の adagrad スキームに従って、「*var」と「*accum」のエントリを更新します。

tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyCenteredRMSProp

中心の RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。

tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyFtrl

Ftrl-proximal スキームに従って、「*var」内の関連エントリを更新します。

tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyFtrlV2

Ftrl-proximal スキームに従って、「*var」内の関連エントリを更新します。

tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyKerasMomentum

モメンタムスキームに従って、「*var」と「*accum」の関連エントリを更新します。

tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyMomentum

モメンタムスキームに従って、「*var」と「*accum」の関連エントリを更新します。

tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyProximalAdagrad

FOBOS アルゴリズムに従って、'*var' および '*accum' 内のスパース更新エントリ。

tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyProximalGradientDescent

学習率が固定された FOBOS アルゴリズムとして「*var」をスパース更新します。

tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyRMSProp

RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。

tensorflow:: ops:: 復元

チェックポイント ファイルからテンソルを復元します。

tensorflow:: ops:: RestoreSlice

チェックポイント ファイルからテンソルを復元します。

tensorflow:: ops:: RestoreV2

V2 チェックポイントからテンソルを復元します。

tensorflow::ops::Rint

x に最も近い要素ごとの整数を返します。

tensorflow:: ops:: ラウンド

テンソルの値を要素ごとに最も近い整数に丸めます。

tensorflow:: ops:: Rsqrt

x の平方根の逆数を要素ごとに計算します。

tensorflow:: ops:: SampleDistortedBoundingBox

画像に対してランダムに歪んだ単一の境界ボックスを生成します。

tensorflow:: ops:: SampleDistortedBoundingBoxV2

画像に対してランダムに歪んだ単一の境界ボックスを生成します。

tensorflow:: ops:: 保存

入力テンソルをディスクに保存します。

tensorflow:: ops:: SaveSlices

入力テンソル スライスをディスクに保存します。

tensorflow:: ops:: SaveV2

テンソルを V2 チェックポイント形式で保存します。

tensorflow:: ops:: Scalarsummary

スカラー値を含むSummaryプロトコル バッファを出力します。

tensorflow:: ops:: ScaleAndTranslate

TODO: ドキュメントを追加します。

tensorflow:: ops:: ScatterAdd

変数参照にスパース更新を追加します。

tensorflow:: ops:: ScatterDiv

変数参照をスパース更新によって分割します。

tensorflow:: ops:: ScatterMax

max演算を使用して、スパース更新を変数参照に減らします。

tensorflow:: ops:: ScatterMin

min操作を使用して、スパースな更新を変数参照に減らします。

tensorflow:: ops:: ScatterMul

スパース更新を変数参照に乗算します。

tensorflow:: ops:: ScatterNdAdd

Variable内の個々の値またはスライスにスパース加算を適用します。

tensorflow:: ops:: ScatterNdSub

Variable内の個々の値またはスライスにスパース減算を適用します。

tensorflow:: ops:: ScatterNdUpdate

特定の値内の個々の値またはスライスにスパースupdatesを適用します。

tensorflow:: ops:: ScatterSub

スパース更新を変数参照から減算します。

tensorflow:: ops:: ScatterUpdate

スパース更新を変数参照に適用します。

tensorflow:: ops:: SegmentMax

テンソルのセグメントに沿った最大値を計算します。

tensorflow:: ops:: SegmentMean

テンソルのセグメントに沿った平均を計算します。

tensorflow:: ops:: SegmentMin

テンソルのセグメントに沿った最小値を計算します。

tensorflow:: ops:: SegmentProd

テンソルのセグメントに沿って積を計算します。

tensorflow:: ops:: SegmentSum

テンソルのセグメントに沿って合計を計算します。

tensorflow:: ops:: SelectV2

TODO: ドキュメントを追加します。

tensorflow:: ops:: Selu

スケーリングされた指数線形を計算します: scale * alpha * (exp(features) - 1)

tensorflow:: ops:: SerializeManySparse

NミニバッチSparseTensor[N, 3] Tensorオブジェクトにシリアル化します。

tensorflow:: ops:: SerializeSparse

SparseTensor [3] Tensorオブジェクトにシリアル化します。

tensorflow:: ops:: SerializeTensor

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

tensorflow:: ops:: SetDiff1D

2 つの数値または文字列のリストの差を計算します。

tensorflow:: ops:: シャードファイル名

シャーディングされたファイル名を生成します。

tensorflow:: ops:: ShardedFilespec

すべてのシャーディングされたファイル名に一致するグロブ パターンを生成します。

tensorflow:: ops:: シグモイド

xのシグモイドを要素ごとに計算します。

tensorflow:: ops:: 符号

数値の符号を要素ごとに示す値を返します。

tensorflow:: ops:: Sin

x の正弦を要素ごとに計算します。

tensorflow:: ops:: シン

x の双曲線正弦を要素ごとに計算します。

tensorflow:: ops:: ソフトマックス

ソフトマックスのアクティベーションを計算します。

tensorflow:: ops:: SoftmaxCrossEntropyWithLogits

逆伝播するためのソフトマックス クロス エントロピー コストと勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: Softplus

ソフトプラスを計算します: log(exp(features) + 1)

tensorflow:: ops:: ソフトサイン

ソフトサインを計算します: features / (abs(features) + 1)

tensorflow:: ops:: SparseAccumulatorApplyGradient

指定されたアキュムレータにスパース グラデーションを適用します。

tensorflow:: ops:: SparseAccumulatorTakeGradient

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

tensorflow:: ops:: SparseAdd

2 つのSparseTensorオブジェクトを追加して、別のSparseTensorを生成します。

tensorflow:: ops:: SparseAddGrad

SparseAdd演算の勾配演算子。

tensorflow:: ops:: SparseApplyAdadelta

var: Variable() から取得する必要があります。

tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagrad

adagrad スキームに従って、「*var」および「*accum」内の関連エントリを更新します。

tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagradDA

近位の adagrad スキームに従って、「*var」と「*accum」のエントリを更新します。

tensorflow:: ops:: SparseApplyCenteredRMSProp

中心の RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。

tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrl

Ftrl-proximal スキームに従って、「*var」内の関連エントリを更新します。

tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrlV2

Ftrl-proximal スキームに従って、「*var」内の関連エントリを更新します。

tensorflow:: ops:: SparseApplyMomentum

モメンタムスキームに従って、「*var」と「*accum」の関連エントリを更新します。

tensorflow:: ops:: SparseApplyProximalAdagrad

FOBOS アルゴリズムに従って、'*var' および '*accum' 内のスパース更新エントリ。

tensorflow:: ops:: SparseApplyProximalGradientDescent

学習率が固定された FOBOS アルゴリズムとして「*var」をスパース更新します。

tensorflow:: ops:: SparseApplyRMSProp

RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。

tensorflow:: ops:: SparseBincount

整数配列内の各値の出現数をカウントします。

tensorflow:: ops:: SparseConcat

指定された次元に沿ってSparseTensorのリストを連結します。

tensorflow:: ops:: SparseConditionalAccumulator

疎な勾配を集約するための条件付きアキュムレータ。

tensorflow:: ops:: SparseCross

スパースおよびデンステンソルのリストからスパースクロスを生成します。

tensorflow:: ops:: SparseCrossHashed

スパースおよびデンステンソルのリストからスパースクロスを生成します。

tensorflow:: ops:: SparseCrossV2

スパースおよびデンステンソルのリストからスパースクロスを生成します。

tensorflow:: ops:: SparseDenseCwiseAdd

次の特別なルールを使用して、 SparseTensor と Density Tensorを加算します。

tensorflow:: ops:: SparseDenseCwiseDiv

SparseTensor をコンポーネントごとに密なTensorで除算します。

tensorflow:: ops:: SparseDenseCwiseMul

コンポーネントごとに、 SparseTensor と密なTensorを乗算します。

tensorflow:: ops:: SparseFillEmptyRows

入力 2 次元SparseTensorの空の行をデフォルト値で埋めます。

tensorflow:: ops:: SparseFillEmptyRowsGrad

SparseFillEmptyRowsのグラデーション。

tensorflow:: ops:: SparseMatMul

行列「a」と行列「b」を掛けます。

tensorflow:: ops:: SparseReduceMax

SparseTensor の次元全体の要素の最大値を計算します。

tensorflow:: ops:: SparseReduceMaxSparse

SparseTensor の次元全体の要素の最大値を計算します。

tensorflow:: ops:: SparseReduceSum

SparseTensor の次元全体の要素の合計を計算します。

tensorflow:: ops:: SparseReduceSumSparse

SparseTensor の次元全体の要素の合計を計算します。

tensorflow:: ops:: SparseReorder

SparseTensor を正規の行優先の順序に並べ替えます。

tensorflow:: ops:: SparseReshape

SparseTensor を再形成して、値を新しい密な形状で表現します。

tensorflow:: ops:: SparseSegmentMean

テンソルの疎なセグメントに沿った平均を計算します。

tensorflow:: ops:: SparseSegmentMeanGrad

SparseSegmentMeanの勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: SparseSegmentMeanWithNumSegments

テンソルの疎なセグメントに沿った平均を計算します。

tensorflow:: ops:: SparseSegmentSqrtN

テンソルの疎なセグメントに沿った合計を N の 2 乗で割って計算します。

tensorflow:: ops:: SparseSegmentSqrtNGrad

SparseSegmentSqrtNの勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: SparseSegmentSqrtNWithNumSegments

テンソルの疎なセグメントに沿った合計を N の 2 乗で割って計算します。

tensorflow:: ops:: SparseSegmentSum

テンソルの疎なセグメントに沿って合計を計算します。

tensorflow:: ops:: SparseSegmentSumWithNumSegments

テンソルの疎なセグメントに沿って合計を計算します。

tensorflow:: ops:: SparseSlice

startsizeに基づいてSparseTensorスライスします。

tensorflow:: ops:: SparseSliceGrad

SparseSlice演算の勾配演算子。

tensorflow:: ops:: SparseSoftmax

バッチ化された ND SparseTensorにソフトマックスを適用します。

tensorflow:: ops:: SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits

逆伝播するためのソフトマックス クロス エントロピー コストと勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: SparseSparseMinimum

2 つの SparseTensor の要素ごとの最大値を返します。

tensorflow:: ops:: SparseSparseMinimum

2 つの SparseTensor の要素ごとの最小値を返します。

tensorflow:: ops:: SparseSplit

SparseTensorを 1 次元に沿ってnum_splitテンソルに分割します。

tensorflow:: ops:: SparseTensorDenseAdd

SparseTensorとdensity Tensorを加算し、dense Tensorを生成します。

tensorflow:: ops:: SparseTensorDenseMatMul

SparseTensor (ランク 2) "A" と密行列 "B"を乗算します

tensorflow:: ops:: Sqrt

x の平方根を要素ごとに計算します。

tensorflow:: ops:: スクエア

x の 2 乗を要素ごとに計算します。

tensorflow:: ops:: SquaredDifference

(x - y)(x - y) を要素ごとに返します。

tensorflow:: ops:: スタック

NランクRテンソルのリストを 1 つのランク(R+1)テンソルにパックします。

tensorflow:: ops:: ステージ

軽量のエンキューに似たステージ値。

tensorflow:: ops:: StageClear

Op は、基になるコンテナー内のすべての要素を削除します。

tensorflow:: ops:: StagePeek

Op は、指定されたインデックスの値を調べます。

tensorflow:: ops:: StageSize

Op は、基になるコンテナ内の要素の数を返します。

tensorflow:: ops:: StringFormat

テンソルのリストを使用して文字列テンプレートをフォーマットします。

tensorflow:: ops:: StringJoin

指定された文字列テンソルのリスト内の文字列を 1 つのテンソルに結合します。

tensorflow:: ops:: StringLength

inputの文字列の長さ。

tensorflow:: ops:: StringLower

すべての大文字をそれぞれの小文字に変換します。

tensorflow:: ops:: StringNGrams

不規則な文字列データから ngram を作成します。

tensorflow:: ops:: StringSplit

delimiterに基づいてinputの要素をSparseTensorに分割します。

tensorflow:: ops:: StringSplitV2

sepに基づいてsourceの要素をSparseTensorに分割します。

tensorflow:: ops:: StringStrip

Tensorから先頭と末尾の空白を削除します。

tensorflow:: ops:: StringToHashBucket

入力Tensorの各文字列をバケットの数によってそのハッシュ mod に変換します。

tensorflow:: ops:: StringToHashBucketFast

入力Tensorの各文字列をバケットの数によってそのハッシュ mod に変換します。

tensorflow:: ops:: StringToHashBucketStrong

入力Tensorの各文字列をバケットの数によってそのハッシュ mod に変換します。

tensorflow:: ops:: StringToNumber

入力Tensorの各文字列を指定された数値型に変換します。

tensorflow:: ops:: StringUpper

すべての小文字をそれぞれの大文字に変換します。

tensorflow:: ops:: Substr

文字列のTensorから部分文字列を返します。

tensorflow:: ops:: 減算

x - y を要素ごとに返します。

tensorflow:: ops:: 合計

テンソルの次元にわたる要素の合計を計算します。

tensorflow::ops:: スイッチ

predによって決定される出力ポートにdataを転送します。

tensorflow:: ops:: TFRecordReader

TensorFlow Records ファイルからレコードを出力するリーダー。

tensorflow:: ops:: TakeManySparseFromTensorsMap

スパース表現を高密度テンソルに変換します。

tensorflow:: ops:: Tan

x の Tan を要素ごとに計算します。

tensorflow:: ops:: Tanh

xの双曲線正接を要素ごとに計算します。

tensorflow:: ops:: TemporaryVariable

突然変異する可能性があるが、単一ステップ内でのみ持続するテンソルを返します。

tensorflow:: ops:: TensorArray

指定されたサイズの Tensor の配列。

tensorflow:: ops:: TensorArrayClose

TensorArray をリソース コンテナから削除します。

tensorflow:: ops:: TensorArrayConcat

TensorArrayの要素を value value連結します

tensorflow:: ops:: TensorArrayGather

TensorArrayから特定の要素を出力value収集します

tensorflow:: ops:: TensorArrayGrad

指定されたハンドルに値の勾配を格納するためのTensorArrayを作成します。

tensorflow:: ops:: TensorArrayGradWithShape

指定されたハンドルに複数の値の勾配を格納するためのTensorArrayを作成します。

tensorflow:: ops:: TensorArrayRead

TensorArrayから要素を出力valueに読み取ります。

tensorflow:: ops:: TensorArrayScatter

入力値のデータを特定のTensorArray要素に分散します。

tensorflow:: ops:: TensorArraySize

TensorArrayの現在のサイズを取得します。

tensorflow:: ops:: TensorArraySplit

入力値のデータをTensorArray要素に分割します。

tensorflow:: ops:: TensorArrayWrite

要素を tensor_array にプッシュします。

tensorflow:: ops:: Tensorsummary

テンソルを使用してSummaryプロトコル バッファを出力します。

tensorflow:: ops:: TensorsummaryV2

テンソルとプラグインごとのデータを含むSummaryプロトコル バッファーを出力します。

tensorflow:: ops:: TextLineReader

' で区切られたファイルの行を出力する Reader
'。

tensorflow:: ops:: タイムスタンプ

エポックからの時間を秒単位で提供します。

tensorflow:: ops:: TopK

最後の次元の最大k個の要素の値とインデックスを検索します。

tensorflow:: ops:: TruncateDiv

整数型の場合は要素ごとに x / y を返します。

tensorflow:: ops:: TruncateMod

要素ごとの除算の余りを返します。

Tensorflow :: ops :: truncatednormal

切り捨てられた正規分布からランダムな値を出力します。

Tensorflow :: ops :: unicodeScript

Unicode 整数コード ポイントの指定されたテンソルのスクリプト コードを決定します。

Tensorflow :: ops :: unicodetranscode

入力テキストをソース エンコーディングから宛先エンコーディングにトランスコードします。

Tensorflow :: ops :: uniledcandidateSampler

均一な分布で候補サンプリングのラベルを生成します。

Tensorflow :: ops :: unsortedsegmentjoin

segment_idsに基づいてinputsの要素に結合します。

Tensorflow :: ops :: unsortedsegmentmax

テンソルのセグメントに沿った最大値を計算します。

Tensorflow :: ops :: unsortedsegmentmin

テンソルのセグメントに沿った最小値を計算します。

Tensorflow :: ops :: unsortedsegmentprod

テンソルのセグメントに沿って積を計算します。

Tensorflow :: ops :: unstedsegmentsum

テンソルのセグメントに沿って合計を計算します。

Tensorflow :: ops :: unstage

OPは軽量のデクエに似ています。

Tensorflow :: ops :: variable

ステップ間で持続するテンソルの形式で状態を保持します。

Tensorflow :: ops :: where

再シェープOPに従って、量子化されたテンソルを再形成します。

Tensorflow :: ops :: where3

conditionに応じて、 xまたはyから要素を選択します。

Tensorflow :: ops :: wholefilereader

ファイルの内容全体を値として出力するリーダー。

tensorflow :: ops :: writefile

入力ファイル名でファイルにコンテンツを書き込みます。

Tensorflow :: ops :: xdivy

x == 0 の場合は 0 を返し、それ以外の場合は要素ごとに x / y を返します。

Tensorflow :: ops :: xlog1py

x == 0 の場合は 0 を返し、それ以外の場合は要素ごとに x * log1p(y) を返します。

Tensorflow :: ops :: xlogy

x == 0 の場合は 0 を返し、それ以外の場合は要素ごとに x * log(y) を返します。

Tensorflow :: ops :: zeroslike

x と同じ形状と型を持つゼロのテンソルを返します。

Tensorflow :: ops :: Zeta

Hurwitz Zeta関数を計算します \((x, q)\)。

型定義

マル

Multiply Mul

ネグ

Negate Neg

すべてを減らす

All ReduceAll

任意の削減

Any ReduceAny

reducemax

Max ReduceMax

減少

Mean ReduceMean

レデュセミン

Min ReduceMin

ReduceProd

Prod ReduceProd

還元

Sum ReduceSum

サブ

Subtract Sub

機能

asnodeout

NodeBuilder::NodeOut AsNodeOut(
  const Scope & scope,
  const Input & inp
)

asnodeoutlist

std::vector< NodeBuilder::NodeOut > AsNodeOutList(
  const Scope & scope,
  const InputList & inp
)

オーディオ概要

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

オーディオ概要

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

バッドコラー

TF_MUST_USE_RESULT Attrs BadColor(
  const TensorProto & x
)

非フィニット値のピクセルに使用する色。

デフォルトはテンソルになります

const

Output Const(
  const Scope & scope,
  const Input::Initializer & val
)

const

Output Const(
  const Scope & scope,
  const T & v,
  const TensorShape shape
)

const

Output Const(
  const Scope & scope,
  const std::initializer_list< T > & v,
  const TensorShape shape
)

constfromproto

Output ConstFromProto(
  const Scope & scope,
  const TensorProto & proto
)

画像概要

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

画像概要

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

最大

Attrs MaxImages(
  int64 x
)

maxoutputs

Attrs MaxOutputs(
  int64 x
)

ノード

::tensorflow::Node * node() const 

範囲

image **If max_images is greater the summary value tags are *generated sequentially as *tag *tag etc **The bad_color argument is the color to use in the generated images for *non finite input values It is a uint8 D tensor of length channels *Each element must be in the range(
  It represents the value of a *pixel in the output image
).Non-finite values in the input tensor are *replaced by this tensor in the output image.The default value is the color *red.**Arguments

画像を生成するための最大数のバッチ要素。

デフォルトは 3