TensorFlow C++ রেফারেন্স
array_ops
সদস্যরা | |
|---|---|
| tensorflow::ops::BatchToSpace | T টাইপের 4-D টেনসরের জন্য BatchToSpace। |
| tensorflow::ops::BatchToSpaceND | T টাইপের ND টেনসরের জন্য BatchToSpace। |
| tensorflow::ops::Bitcast | ডেটা অনুলিপি না করে একটি টেনসরকে এক প্রকার থেকে অন্য প্রকারে বিটকাস্ট করে। |
| tensorflow::ops::BroadcastDynamic Shape | সম্প্রচার সহ s0 op s1 এর আকৃতি ফিরিয়ে দিন। |
| tensorflow::ops::BroadcastTo | একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ আকৃতির জন্য একটি অ্যারে সম্প্রচার করুন। |
| tensorflow::ops::Numerics চেক করুন | NaN এবং Inf মানের জন্য একটি টেনসর পরীক্ষা করে। |
| tensorflow::ops::Concat | এক মাত্রা বরাবর টেনসর সংযুক্ত করে। |
| tensorflow::ops::ConjugateTranspose | একটি স্থানচ্যুতি অনুসারে x এর মাত্রা এলোমেলো করুন এবং ফলাফলটি সংযুক্ত করুন। |
| tensorflow::ops::DebugGradientIdentity | গ্রেডিয়েন্ট ডিবাগিংয়ের জন্য আইডেন্টিটি অপশন। |
| tensorflow::ops::DebugGradientRefIdentity | গ্রেডিয়েন্ট ডিবাগিংয়ের জন্য আইডেন্টিটি অপশন। |
| tensorflow::ops::DeepCopy | x এর একটি অনুলিপি তৈরি করে। |
| tensorflow::ops::DepthToSpace | T টাইপ টেনসরের জন্য DepthToSpace। |
| tensorflow::ops::Dequantize | একটি ফ্লোট টেনসরে 'ইনপুট' টেনসরকে ডিকুয়ান্টাইজ করুন । |
| tensorflow::ops::Diag | একটি প্রদত্ত তির্যক মান সহ একটি তির্যক টেনসর প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::DiagPart | টেনসরের তির্যক অংশ প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::EditDistance | Levenshtein সম্পাদনা দূরত্ব (সম্ভবত স্বাভাবিক করা) গণনা করে। |
| tensorflow::ops::খালি | প্রদত্ত আকৃতি দিয়ে একটি টেনসর তৈরি করে। |
| tensorflow::ops::EnsureShape | নিশ্চিত করে যে টেনসরের আকৃতি প্রত্যাশিত আকারের সাথে মেলে। |
| tensorflow::ops::ExpandDims | একটি টেনসরের আকারে 1 এর একটি মাত্রা সন্নিবেশ করান। |
| tensorflow::ops::ExtractImagePatches | images থেকে patches বের করুন এবং তাদের "গভীরতা" আউটপুট মাত্রায় রাখুন। |
| tensorflow::ops::ExtractVolumePatches | input থেকে patches বের করুন এবং তাদের "গভীরতা" আউটপুট মাত্রায় রাখুন। |
| tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxArgs | 'ইনপুট' টেনসরকে জাল-কোয়ান্টাইজ করুন, একই ধরনের 'আউটপুট' টেনসরে ফ্লোট টাইপ করুন। |
| tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxArgsGradient | FakeQuantWithMinMaxArgs অপারেশনের জন্য গ্রেডিয়েন্ট গণনা করুন। |
| tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVars | গ্লোবাল ফ্লোট স্কেলারের মাধ্যমে ফ্লোটের টাইপের 'ইনপুট' টেনসরকে জাল-পরিমাণ min |
| tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsGradient | FakeQuantWithMinMaxVars অপারেশনের জন্য গ্রেডিয়েন্ট গণনা করুন। |
| tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel | জাল-পরিমাণ 'ইনপুট' টাইপ ফ্লোটের টেনসর এবং আকারগুলির মধ্যে একটি: [d] ,. |
| tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient | FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel অপারেশনের জন্য গ্রেডিয়েন্ট গণনা করুন। |
| tensorflow::ops::Fill | একটি স্কেলার মান দিয়ে ভরা একটি টেনসর তৈরি করে। |
| tensorflow::ops::আঙ্গুলের ছাপ | ফিঙ্গারপ্রিন্ট মান তৈরি করে। |
| tensorflow::ops::Gather | indices অনুযায়ী params থেকে স্লাইস সংগ্রহ করুন । |
| tensorflow::ops::GatherNd | indices দ্বারা নির্দিষ্ট আকৃতি সহ একটি টেনসরে params থেকে স্লাইস সংগ্রহ করুন । |
| tensorflow::ops::GatherV2 | indices অনুযায়ী params অক্ষ axis থেকে স্লাইস সংগ্রহ করুন । |
| tensorflow::ops::Garantee Const | TF রানটাইমকে একটি গ্যারান্টি দেয় যে ইনপুট টেনসর একটি ধ্রুবক। |
| tensorflow::ops::পরিচয় | ইনপুট টেনসর বা মান হিসাবে একই আকার এবং বিষয়বস্তু সহ একটি টেনসর ফেরত দিন। |
| tensorflow::ops::IdentityN | ইনপুট হিসাবে একই আকার এবং বিষয়বস্তু সহ টেনসরগুলির একটি তালিকা প্রদান করে৷ |
| tensorflow::ops::Immutable Const | মেমরি অঞ্চল থেকে অপরিবর্তনীয় টেনসর প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::InplaceAdd | x এর নির্দিষ্ট সারিতে v যোগ করে। |
| tensorflow::ops::InplaceSub | x এর নির্দিষ্ট সারিতে v বিয়োগ করে। |
| tensorflow::ops::InplaceUpdate | v তে মান সহ নির্দিষ্ট সারি আপডেট করে। |
| tensorflow::ops::Invert Permutation | একটি টেনসরের বিপরীত স্থানান্তর গণনা করে। |
| tensorflow::ops::MatrixBandPart | প্রতিটি অন্তঃস্থ ম্যাট্রিক্সে একটি কেন্দ্রীয় ব্যান্ডের বাইরে সবকিছু সেট করে একটি টেনসর কপি করুন। |
| tensorflow::ops::MatrixDiag | একটি প্রদত্ত ব্যাচ করা তির্যক মান সহ একটি ব্যাচড তির্যক টেনসর প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::MatrixDiagPart | একটি ব্যাচ করা টেনসরের ব্যাচ করা তির্যক অংশ প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::MatrixDiagPartV2 | একটি ব্যাচ করা টেনসরের ব্যাচ করা তির্যক অংশ প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::MatrixDiagV2 | প্রদত্ত ব্যাচ করা তির্যক মান সহ একটি ব্যাচড তির্যক টেনসর প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::MatrixSetDiag | নতুন ব্যাচ করা তির্যক মান সহ একটি ব্যাচ করা ম্যাট্রিক্স টেনসর প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::MatrixSetDiagV2 | নতুন ব্যাচ করা তির্যক মান সহ একটি ব্যাচ করা ম্যাট্রিক্স টেনসর প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::MirrorPad | মিরর করা মান সহ একটি টেনসর প্যাড করে। |
| tensorflow::ops::OneHot | একটি এক-গরম টেনসর প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::OnesLike | x এর মতো একই আকার এবং টাইপ সহ একটি টেনসর প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::Pad | শূন্য সহ একটি টেনসর প্যাড করে। |
| tensorflow::ops::PadV2 | একটি টেনসর প্যাড. |
| tensorflow::ops::ParallelConcat | প্রথম মাত্রা বরাবর N টেনসরের একটি তালিকা সংযুক্ত করে। |
| tensorflow::ops::Placeholder | একটি মানের জন্য একটি স্থানধারক অপশন যা গণনার মধ্যে দেওয়া হবে। |
| tensorflow::ops::PlaceholderWithDefault | একটি স্থানধারক অপ যা input দিয়ে যায় যখন তার আউটপুট খাওয়ানো হয় না। |
| tensorflow::ops::PreventGradient | একটি আইডেন্টিটি অপ যা একটি ত্রুটি ট্রিগার করে যদি একটি গ্রেডিয়েন্টের অনুরোধ করা হয়৷ |
| tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2 | quantizes তারপর একটি tensor dequantizes. |
| tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV3 | quantizes তারপর একটি tensor dequantizes. |
| tensorflow::ops::QuantizeV2 | টাইপ ফ্লোটের 'ইনপুট' টেনসরকে 'T' টাইপের 'আউটপুট' টেনসরে পরিমাপ করুন। |
| tensorflow::ops::QuantizedConcat | এক মাত্রা বরাবর কোয়ান্টাইজড টেনসর সংযুক্ত করে। |
| tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm | কোয়ান্টাইজড ইনস্ট্যান্স স্বাভাবিকীকরণ। |
| tensorflow::ops::SetDiff1D | সংখ্যা বা স্ট্রিংয়ের দুটি তালিকার মধ্যে পার্থক্য গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Stack | N র্যাঙ্ক- R টেনসরগুলির একটি তালিকা প্যাক করে এক র্যাঙ্ক- (R+1) টেনসরে। |
| tensorflow::ops::কোথায় | Reshape op অনুযায়ী একটি quantized tensor reshape করে। |
| tensorflow::ops::ZerosLike | x এর মতো একই আকার এবং টাইপ সহ শূন্যের একটি টেনসর প্রদান করে। |
প্রার্থী_স্যাম্পলিং_অপস
সদস্যরা | |
|---|---|
| tensorflow::ops::AllCandidateSampler | একটি শেখা ইউনিগ্রাম বিতরণের সাথে প্রার্থীর নমুনার জন্য লেবেল তৈরি করে। |
| tensorflow::ops::ComputeAccidentalHits | নমুনা_প্রার্থীতে অবস্থানের আইডি গণনা করে যা সত্য_লেবেলের সাথে মেলে। |
| tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler | একটি শেখা ইউনিগ্রাম বিতরণের সাথে প্রার্থীর নমুনার জন্য লেবেল তৈরি করে। |
| tensorflow::ops::LearnedUnigramCandidateSampler | একটি শেখা ইউনিগ্রাম বিতরণের সাথে প্রার্থীর নমুনার জন্য লেবেল তৈরি করে। |
| tensorflow::ops::LogUniformCandidateSampler | লগ-ইউনিফর্ম ডিস্ট্রিবিউশন সহ প্রার্থীর নমুনা নেওয়ার জন্য লেবেল তৈরি করে। |
| tensorflow::ops::Uniform CandidateSampler | ইউনিফর্ম ডিস্ট্রিবিউশন সহ প্রার্থীর নমুনা নেওয়ার জন্য লেবেল তৈরি করে। |
control_flow_ops
সদস্যরা | |
|---|---|
| tensorflow::ops::Abort | কল করার সময় প্রক্রিয়াটি বাতিল করার জন্য একটি ব্যতিক্রম উত্থাপন করুন। |
| tensorflow::ops::ControlTrigger | কিছুই করে না। |
| tensorflow::ops::LoopCond | আউটপুটে ইনপুট ফরোয়ার্ড করে। |
| tensorflow::ops::Merge | inputs থেকে output একটি উপলব্ধ টেনসরের মান ফরোয়ার্ড করে। |
| tensorflow::ops::NextIteration | পরবর্তী পুনরাবৃত্তির জন্য এর ইনপুট উপলব্ধ করে। |
| tensorflow::ops::RefNextIteration | পরবর্তী পুনরাবৃত্তির জন্য এর ইনপুট উপলব্ধ করে। |
| tensorflow::ops::RefSelect | inputs index তম উপাদানটিকে output ফরোয়ার্ড করে। |
| tensorflow::ops::RefSwitch | রেফ টেনসর data pred দ্বারা নির্ধারিত আউটপুট পোর্টে ফরোয়ার্ড করে। |
| tensorflow::ops::সুইচ | pred দ্বারা নির্ধারিত আউটপুট পোর্টে data ফরওয়ার্ড করে। |
মূল
সদস্যরা | |
|---|---|
| tensorflow::ClientSession | একটি ClientSession অবজেক্ট কলকারীকে C++ API-এর সাহায্যে নির্মিত টেনসরফ্লো গ্রাফের মূল্যায়ন করতে দেয়। |
| tensorflow::ইনপুট | একটি টেনসর মান উপস্থাপন করে যা একটি অপারেশনে অপারেন্ড হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। |
| tensorflow::InputList | অপারেটিং সিস্টেমে ইনপুট উপস্থাপনের জন্য একটি প্রকার যার জন্য টেনসরগুলির একটি তালিকা প্রয়োজন৷ |
| tensorflow::অপারেশন | গণনা গ্রাফে একটি নোডের প্রতিনিধিত্ব করে। |
| tensorflow::আউটপুট | একটি অপারেশন দ্বারা উত্পাদিত একটি টেনসর মান প্রতিনিধিত্ব করে। |
| টেনসরফ্লো::স্কোপ | একটি Scope অবজেক্ট সম্পর্কিত টেনসরফ্লো অপের একটি সেটকে প্রতিনিধিত্ব করে যার একই বৈশিষ্ট্য যেমন একটি সাধারণ নামের উপসর্গ রয়েছে। |
| tensorflow::স্থিতি | Tensorflow-এ একটি কলের সাফল্য বা ব্যর্থতা বোঝায়। |
| tensorflow::TensorBuffer | |
data_flow_ops
সদস্যরা | |
|---|---|
| tensorflow::ops::AccumulatorApplyGradient | একটি প্রদত্ত সঞ্চয়কারীতে একটি গ্রেডিয়েন্ট প্রয়োগ করে। |
| tensorflow::ops::AccumulatorNumAccumulated | প্রদত্ত সঞ্চয়কগুলিতে একত্রিত গ্রেডিয়েন্টের সংখ্যা প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::AccumulatorSetGlobalStep | গ্লোবাল_স্টেপের জন্য একটি নতুন মান সহ অ্যাকিউমুলেটর আপডেট করে। |
| tensorflow::ops::AccumulatorTakeGradient | প্রদত্ত কন্ডিশনাল অ্যাকুমুলেটরে গড় গ্রেডিয়েন্ট বের করে। |
| tensorflow::ops::Barrier | একটি বাধা সংজ্ঞায়িত করে যা বিভিন্ন গ্রাফ এক্সিকিউশন জুড়ে টিকে থাকে। |
| tensorflow::ops::BarrierClose | প্রদত্ত বাধা বন্ধ করে। |
| tensorflow::ops::BarrierIncompleteSize | প্রদত্ত বাধার অসম্পূর্ণ উপাদানের সংখ্যা গণনা করে। |
| tensorflow::ops::BarrierInsertMany | প্রতিটি কীর জন্য, নির্দিষ্ট কম্পোনেন্টে সংশ্লিষ্ট মান নির্ধারণ করে। |
| tensorflow::ops::BarrierReadySize | প্রদত্ত বাধার সম্পূর্ণ উপাদানের সংখ্যা গণনা করে। |
| tensorflow::ops::BarrierTakeMany | একটি বাধা থেকে সম্পূর্ণ উপাদানের প্রদত্ত সংখ্যা নেয়। |
| tensorflow::ops::conditional Accumulator | গ্রেডিয়েন্টের সমষ্টির জন্য একটি শর্তসাপেক্ষ সঞ্চয়কারী। |
| tensorflow::ops::DeleteSessionTensor | সেশনে তার হ্যান্ডেল দ্বারা নির্দিষ্ট টেনসর মুছুন। |
| tensorflow::ops::Dynamic Partition | partitions থেকে সূচক ব্যবহার করে num_partitions টেনসরে data পার্টিশন করে। |
| tensorflow::ops::DynamicStitch | data টেনসর থেকে মানগুলিকে একটি একক টেনসরে বিভক্ত করুন। |
| tensorflow::ops::FIFOQueue | একটি সারি যা প্রথম-ইন-ফার্স্ট-আউট ক্রমে উপাদান তৈরি করে। |
| tensorflow::ops::GetSessionHandle | বর্তমান সেশনের অবস্থায় ইনপুট টেনসর সংরক্ষণ করুন। |
| tensorflow::ops::GetSessionHandleV2 | বর্তমান সেশনের অবস্থায় ইনপুট টেনসর সংরক্ষণ করুন। |
| tensorflow::ops::GetSessionTensor | এর হ্যান্ডেল দ্বারা নির্দিষ্ট টেনসরের মান পান। |
| tensorflow::ops::MapClear | অপ অন্তর্নিহিত পাত্রে সমস্ত উপাদান সরিয়ে দেয়। |
| tensorflow::ops::MapIncompleteSize | Op অন্তর্নিহিত পাত্রে অসম্পূর্ণ উপাদানের সংখ্যা প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::MapPeek | Op নির্দিষ্ট কী এ মান উঁকি দেয়. |
| tensorflow::ops::MapSize | Op অন্তর্নিহিত পাত্রে উপাদানের সংখ্যা প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::MapStage | অন্তর্নিহিত কন্টেইনারে স্টেজ (কী, মান) যা হ্যাশটেবলের মতো আচরণ করে। |
| tensorflow::ops::MapUnstage | অপ অপসারণ করে এবং কী এর সাথে সম্পর্কিত মানগুলি ফেরত দেয়। |
| tensorflow::ops::MapUnstageNoKey | অপ অপসারণ করে এবং একটি এলোমেলো (কী, মান) ফেরত দেয় |
| tensorflow::ops::OrderedMapClear | অপ অন্তর্নিহিত পাত্রে সমস্ত উপাদান সরিয়ে দেয়। |
| tensorflow::ops::OrderedMapIncompleteSize | Op অন্তর্নিহিত পাত্রে অসম্পূর্ণ উপাদানের সংখ্যা প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::OrderedMapPeek | Op নির্দিষ্ট কী এ মান উঁকি দেয়. |
| tensorflow::ops::orderedMapSize | Op অন্তর্নিহিত পাত্রে উপাদানের সংখ্যা প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::OrderedMapStage | অন্তর্নিহিত কন্টেইনারে পর্যায় (কী, মান) যা আদেশের মতো আচরণ করে। |
| tensorflow::ops::OrderedMapUnstage | অপ অপসারণ করে এবং কী এর সাথে সম্পর্কিত মানগুলি ফেরত দেয়। |
| tensorflow::ops::OrderedMapUnstageNoKey | অপ অপসারণ করে এবং (কী, মান) উপাদানটিকে সবচেয়ে ছোট দিয়ে ফেরত দেয়। |
| tensorflow::ops::PaddingFIFOQueue | একটি সারি যা প্রথম-ইন-ফার্স্ট-আউট ক্রমে উপাদান তৈরি করে। |
| tensorflow::ops::ParallelDynamicStitch | data টেনসর থেকে মানগুলিকে একটি একক টেনসরে বিভক্ত করুন। |
| tensorflow::ops::PriorityQueue | একটি সারি যা প্রথম উপাদানের মান অনুসারে সাজানো উপাদান তৈরি করে। |
| tensorflow::ops::Queueclose | প্রদত্ত সারি বন্ধ করে। |
| tensorflow::ops::QueueDequeue | প্রদত্ত সারি থেকে এক বা একাধিক টেনসরের টিপল ডিকিউ করে। |
| tensorflow::ops::QueueDequeueMany | প্রদত্ত সারি থেকে এক বা একাধিক টেনসরের ডিকিউ n টিপল। |
| tensorflow::ops::QueueDequeueUpTo | প্রদত্ত সারি থেকে এক বা একাধিক টেনসরের ডিকিউ n টিপল। |
| tensorflow::ops::QueueEnqueue | প্রদত্ত সারিতে এক বা একাধিক টেনসরের টিপল সারিবদ্ধ করে। |
| tensorflow::ops::QueueEnqueueMany | প্রদত্ত সারিতে এক বা একাধিক টেনসরের শূন্য বা একাধিক টিপল সারিবদ্ধ করে। |
| tensorflow::ops::QueueIsClosed | সারি বন্ধ থাকলে সত্য ফেরত দেয়। |
| tensorflow::ops::QueueIsClosedV2 | সারি বন্ধ থাকলে সত্য ফেরত দেয়। |
| tensorflow::ops::QueueSize | প্রদত্ত সারিতে উপাদানের সংখ্যা গণনা করে। |
| tensorflow::ops::RandomShuffleQueue | একটি সারি যা উপাদানের ক্রমকে এলোমেলো করে। |
| tensorflow::ops::RecordInput | এলোমেলো রেকর্ড নির্গত. |
| tensorflow::ops::SparseAccumulatorApplyGradient | একটি প্রদত্ত সঞ্চয়কারীতে একটি স্পার্স গ্রেডিয়েন্ট প্রয়োগ করে। |
| tensorflow::ops::SparseAccumulatorTakeGradient | একটি স্পার্স কন্ডিশনাল অ্যাকুমুলেটরে গড় স্পার্স গ্রেডিয়েন্ট বের করে। |
| tensorflow::ops::Sparse Conditional Accumulator | স্পার্স গ্রেডিয়েন্ট সমষ্টির জন্য একটি শর্তসাপেক্ষ সঞ্চয়কারী। |
| tensorflow::ops::মঞ্চ | একটি লাইটওয়েট Enqueue অনুরূপ পর্যায় মান. |
| tensorflow::ops::StageClear | অপ অন্তর্নিহিত পাত্রে সমস্ত উপাদান সরিয়ে দেয়। |
| tensorflow::ops::StagePeek | Op নির্দিষ্ট সূচকের মানগুলিতে উঁকি দেয়। |
| tensorflow::ops::StageSize | Op অন্তর্নিহিত পাত্রে উপাদানের সংখ্যা প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::TensorArray | প্রদত্ত আকারের টেনসরের একটি অ্যারে। |
| tensorflow::ops::TensorArrayClose | এর রিসোর্স কন্টেইনার থেকে TensorArray মুছুন। |
| tensorflow::ops::TensorArrayConcat | TensorArray থেকে উপাদানগুলিকে মান value মধ্যে সংযুক্ত করুন । |
| tensorflow::ops::TensorArrayGather | আউটপুট value মধ্যে TensorArray থেকে নির্দিষ্ট উপাদান সংগ্রহ করুন । |
| tensorflow::ops::TensorArrayGrad | প্রদত্ত হ্যান্ডেলে মানগুলির গ্রেডিয়েন্টগুলি সংরক্ষণ করার জন্য একটি টেনসরঅ্যারে তৈরি করে। |
| tensorflow::ops::TensorArrayGradWithShape | প্রদত্ত হ্যান্ডেলে মানগুলির একাধিক গ্রেডিয়েন্ট সংরক্ষণের জন্য একটি টেনসরঅ্যারে তৈরি করে। |
| tensorflow::ops::TensorArrayRead | আউটপুট value মধ্যে TensorArray থেকে একটি উপাদান পড়ুন। |
| tensorflow::ops::TensorArrayScatter | ইনপুট মান থেকে নির্দিষ্ট TensorArray উপাদানগুলিতে ডেটা ছড়িয়ে দিন। |
| tensorflow::ops::TensorArraySize | TensorArray এর বর্তমান আকার পান। |
| tensorflow::ops::TensorArraySplit | ইনপুট মান থেকে TensorArray উপাদানে ডেটা বিভক্ত করুন। |
| tensorflow::ops::TensorArrayWrite | টেনসর_অ্যারেতে একটি উপাদান পুশ করুন। |
| tensorflow::ops::unstage | অপ একটি লাইটওয়েট Dequeue অনুরূপ. |
image_ops
সদস্যরা | |
|---|---|
| tensorflow::ops::Adjust Contrast | এক বা একাধিক ছবির বৈসাদৃশ্য সামঞ্জস্য করুন। |
| tensorflow::ops::AdjustHue | এক বা একাধিক ছবির রঙ সামঞ্জস্য করুন। |
| tensorflow::ops::AdjustSaturation | এক বা একাধিক ছবির স্যাচুরেশন সামঞ্জস্য করুন। |
| tensorflow::ops::combinedNonMaxSuppression | লোভের সাথে স্কোরের নিচের ক্রম অনুসারে বাউন্ডিং বাক্সের একটি উপসেট নির্বাচন করে। |
| tensorflow::ops::CropAndResize | ইনপুট ইমেজ টেনসর থেকে ক্রপ বের করে এবং তাদের আকার পরিবর্তন করে। |
| tensorflow::ops::CropAndResizeGradBoxes | ইনপুট বক্সের টেনসরে ক্রপ_এন্ড_রিসাইজের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে। |
| tensorflow::ops::CropAndResizeGradImage | ইনপুট ইমেজ টেনসরে ক্রপ_এন্ড_রিসাইজের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে। |
| tensorflow::ops::DecodeAndCropJpeg | একটি uint8 টেনসরে একটি JPEG-এনকোড করা ছবি ডিকোড এবং ক্রপ করুন। |
| tensorflow::ops::DecodeBmp | একটি BMP-এনকোড করা ছবির প্রথম ফ্রেমটিকে একটি uint8 টেনসরে ডিকোড করুন। |
| tensorflow::ops::DecodeGif | একটি জিআইএফ-এনকোড করা ছবির ফ্রেম(গুলি) একটি uint8 টেনসরে ডিকোড করুন। |
| tensorflow::ops::DecodeJpeg | একটি uint8 টেনসরে একটি JPEG-এনকোড করা ছবি ডিকোড করুন। |
| tensorflow::ops::DecodePng | একটি PNG-এনকোড করা ছবিকে একটি uint8 বা uint16 টেনসরে ডিকোড করুন। |
| tensorflow::ops::DrawBoundingBoxes | চিত্রের একটি ব্যাচে আবদ্ধ বাক্স আঁকুন। |
| tensorflow::ops::DrawBoundingBoxesV2 | চিত্রের একটি ব্যাচে আবদ্ধ বাক্স আঁকুন। |
| tensorflow::ops::EncodeJpeg | JPEG- একটি ছবি এনকোড করুন। |
| tensorflow::ops::EncodeJpegVariableQuality | প্রদত্ত কম্প্রেশন গুণমান সহ JPEG এনকোড ইনপুট চিত্র। |
| tensorflow::ops::EncodePng | একটি ছবি PNG-এনকোড করুন। |
| tensorflow::ops::ExtractGlimpse | ইনপুট টেনসর থেকে একটি আভাস বের করে। |
| tensorflow::ops::ExtractJpegShape | একটি JPEG-এনকোডেড চিত্রের আকৃতির তথ্য বের করুন। |
| tensorflow::ops::HSVToRGB | HSV থেকে RGB-তে এক বা একাধিক ছবি রূপান্তর করুন। |
| tensorflow::ops::NonMaxSuppression | লোভের সাথে স্কোরের নিচের ক্রম অনুসারে বাউন্ডিং বাক্সের একটি উপসেট নির্বাচন করে। |
| tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV2 | লোভের সাথে স্কোরের নিচের ক্রম অনুসারে বাউন্ডিং বাক্সের একটি উপসেট নির্বাচন করে। |
| tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV3 | লোভের সাথে স্কোরের নিচের ক্রম অনুসারে বাউন্ডিং বাক্সের একটি উপসেট নির্বাচন করে। |
| tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV4 | লোভের সাথে স্কোরের নিচের ক্রম অনুসারে বাউন্ডিং বাক্সের একটি উপসেট নির্বাচন করে। |
| tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV5 | লোভের সাথে স্কোরের নিচের ক্রম অনুসারে বাউন্ডিং বাক্সের একটি উপসেট নির্বাচন করে। |
| tensorflow::ops::NonMaxSuppressionWithOverlaps | লোভের সাথে স্কোরের নিচের ক্রম অনুসারে বাউন্ডিং বাক্সের একটি উপসেট নির্বাচন করে। |
| tensorflow::ops::QuantizedResizeBilinear | কোয়ান্টাইজড বাইলিনিয়ার ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করে কোয়ান্টাইজড images size পরিবর্তন করুন। |
| tensorflow::ops::RGBToHSV | এক বা একাধিক ছবিকে RGB থেকে HSV-তে রূপান্তর করে। |
| tensorflow::ops::ResizeArea | এলাকা ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করে images size পরিবর্তন করুন। |
| tensorflow::ops::ResizeBicubic | বাইকিউবিক ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করে images size পরিবর্তন করুন। |
| tensorflow::ops::ResizeBilinear | বাইলিনিয়ার ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করে images size পরিবর্তন করুন। |
| tensorflow::ops::ResizeNearestNeighbor | নিকটতম প্রতিবেশী ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করে images size পরিবর্তন করুন। |
| tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBox | একটি চিত্রের জন্য একটি একক এলোমেলোভাবে বিকৃত বাউন্ডিং বাক্স তৈরি করুন৷ |
| tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBoxV2 | একটি চিত্রের জন্য একটি একক এলোমেলোভাবে বিকৃত বাউন্ডিং বাক্স তৈরি করুন৷ |
| tensorflow::ops::ScaleAndTranslate | TODO: ডক যোগ করুন। |
io_ops
সদস্যরা | |
|---|---|
| tensorflow::ops::FixedLengthRecordReader | একটি রিডার যা একটি ফাইল থেকে নির্দিষ্ট দৈর্ঘ্যের রেকর্ড আউটপুট করে। |
| tensorflow::ops::IdentityReader | একটি পাঠক যা সারিবদ্ধ কাজটিকে কী এবং মান উভয় হিসাবে আউটপুট করে। |
| tensorflow::ops::LMDBReader | একটি পাঠক যা একটি LMDB ফাইল থেকে রেকর্ড আউটপুট করে। |
| tensorflow::ops::MatchingFiles | এক বা একাধিক গ্লোব প্যাটার্নের সাথে মিলে যাওয়া ফাইলের সেট ফেরত দেয়। |
| tensorflow::ops::MergeV2Checkpoints | V2 বিন্যাস নির্দিষ্ট: শার্ড চেকপয়েন্টের মেটাডেটা ফাইল একত্রিত করে। |
| tensorflow::ops::ReadFile | ইনপুট ফাইলনামের সম্পূর্ণ বিষয়বস্তু পড়ে এবং আউটপুট করে। |
| tensorflow::ops::ReaderNumRecords উত্পাদিত | এই রিডার তৈরি করা রেকর্ডের সংখ্যা প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::ReaderNumWorkUnitsসম্পূর্ণ | এই রিডার প্রক্রিয়াকরণ শেষ করেছে এমন কাজের ইউনিটের সংখ্যা প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::ReaderRead | রিডার দ্বারা উত্পাদিত পরবর্তী রেকর্ড (কী, মান জোড়া) প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::ReaderReadUpTo | রিডার দ্বারা উত্পাদিত num_records (কী, মান) জোড়া পর্যন্ত ফেরত দেয়। |
| tensorflow::ops::ReaderReset | একটি পাঠককে তার প্রাথমিক পরিচ্ছন্ন অবস্থায় পুনরুদ্ধার করুন । |
| tensorflow::ops::ReaderRestoreState | একটি পাঠককে পূর্বে সংরক্ষিত অবস্থায় পুনরুদ্ধার করুন । |
| tensorflow::ops::ReaderSerializeState | একটি স্ট্রিং টেনসর তৈরি করুন যা একটি পাঠকের অবস্থা এনকোড করে। |
| tensorflow::ops::Restore | চেকপয়েন্ট ফাইল থেকে একটি টেনসর পুনরুদ্ধার করে। |
| tensorflow::ops::RestoreSlice | চেকপয়েন্ট ফাইল থেকে একটি টেনসর পুনরুদ্ধার করে। |
| tensorflow::ops::RestoreV2 | একটি V2 চেকপয়েন্ট থেকে টেনসর পুনরুদ্ধার করে। |
| tensorflow::ops::সংরক্ষণ করুন | ডিস্কে ইনপুট টেনসর সংরক্ষণ করে। |
| tensorflow::ops::SaveSlices | ডিস্কে ইনপুট টেনসরের স্লাইস সংরক্ষণ করে। |
| tensorflow::ops::SaveV2 | V2 চেকপয়েন্ট বিন্যাসে টেনসর সংরক্ষণ করে। |
| tensorflow::ops::ShardedFilename | একটি শার্ড ফাইলের নাম তৈরি করুন। |
| tensorflow::ops::ShardedFilespec | একটি গ্লোব প্যাটার্ন তৈরি করুন যা সমস্ত শার্ড ফাইলের নামের সাথে মিলে যায়। |
| tensorflow::ops::TFRecordReader | একটি পাঠক যা একটি টেনসরফ্লো রেকর্ডস ফাইল থেকে রেকর্ড আউটপুট করে। |
| tensorflow::ops::TextLineReader | একটি পাঠক যা ' দ্বারা সীমাবদ্ধ একটি ফাইলের লাইন আউটপুট করে ' |
| tensorflow::ops::WholeFileReader | একটি রিডার যা একটি ফাইলের সম্পূর্ণ বিষয়বস্তুকে একটি মান হিসাবে আউটপুট করে। |
| tensorflow::ops::WriteFile | ইনপুট ফাইলনামে ফাইলের বিষয়বস্তু লেখে। |
লগিং_অপস
সদস্যরা | |
|---|---|
| tensorflow::ops::Assert | প্রদত্ত শর্ত সত্য যে দাবি. |
| tensorflow::ops::Histogram Summary | হিস্টোগ্রাম সহ একটি Summary প্রোটোকল বাফার আউটপুট করে। |
| tensorflow::ops::MergeSummary | সারাংশ একত্রিত করে। |
| tensorflow::ops::প্রিন্ট | টেনসরের একটি তালিকা প্রিন্ট করে। |
| tensorflow::ops::PrintV2 | একটি স্ট্রিং স্কেলার প্রিন্ট করে। |
| tensorflow::ops::ScalarSummary | স্কেলার মান সহ একটি Summary প্রোটোকল বাফার আউটপুট করে। |
| tensorflow::ops::TensorSummary | একটি টেনসর সহ একটি Summary প্রোটোকল বাফার আউটপুট করে। |
| tensorflow::ops::TensorSummaryV2 | একটি টেনসর এবং প্রতি-প্লাগইন ডেটা সহ একটি Summary প্রোটোকল বাফার আউটপুট করে। |
| tensorflow::ops::Timestamp | সেকেন্ডে যুগ থেকে সময় প্রদান করে। |
math_ops
সদস্যরা | |
|---|---|
| tensorflow::ops::Abs | একটি টেনসরের পরম মান গণনা করে। |
| tensorflow::ops::AccumulateNV2 | টেনসরের তালিকার উপাদান-ভিত্তিক যোগফল প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::Acos | x এলিমেন্ট-ভিত্তিক অ্যাকোস গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Acosh | x উপাদানের বিপরীত হাইপারবোলিক কোসাইন গণনা করে। |
| tensorflow::ops::যোগ করুন | x + y উপাদান-ভিত্তিক প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::AddN | সমস্ত ইনপুট টেনসর উপাদান যুক্ত করুন । |
| tensorflow::ops::AddV2 | x + y উপাদান-ভিত্তিক প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::সমস্ত | একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির "লজিক্যাল এবং" গণনা করে। |
| tensorflow::ops::কোণ | একটি জটিল সংখ্যার যুক্তি প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::যেকোনো | একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির "লজিক্যাল বা" গণনা করে। |
| tensorflow::ops::ApproximateEqual | abs(xy) < সহনশীলতা উপাদান অনুযায়ী সত্য মান প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::ArgMax | একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে সবচেয়ে বড় মান সহ সূচকটি প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::ArgMin | একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে ক্ষুদ্রতম মান সহ সূচকটি প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::Asin | x মৌল-ভিত্তিক ত্রিকোণমিতিক বিপরীত সাইন গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Asinh | x উপাদান-ভিত্তিক বিপরীত হাইপারবোলিক সাইন গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Atan | x মৌল-ভিত্তিক ত্রিকোণমিতিক বিপরীত স্পর্শক গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Atan2 | আর্গুমেন্টের চিহ্নগুলিকে সম্মান করে y/x উপাদান-ভিত্তিক আর্কটাঞ্জেন্ট গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Atanh | x উপাদান-ভিত্তিক বিপরীত হাইপারবোলিক ট্যানজেন্ট গণনা করে। |
| tensorflow::ops::BatchMatMul | ব্যাচে দুটি টেনসরের স্লাইসকে গুণিত করে। |
| tensorflow::ops::BatchMatMulV2 | ব্যাচে দুটি টেনসরের স্লাইসকে গুণিত করে। |
| tensorflow::ops::BesselI0e | x উপাদান-ভিত্তিক বেসেল i0e ফাংশন গণনা করে। |
| tensorflow::ops::BesselI1e | x উপাদান-ভিত্তিক বেসেল i1e ফাংশন গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Betainc | নিয়মিত অসম্পূর্ণ বিটা ইন্টিগ্রাল গণনা করুন \(I_x(a, b)\). |
| tensorflow::ops::Bincount | একটি পূর্ণসংখ্যা অ্যারেতে প্রতিটি মানের সংঘটনের সংখ্যা গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Bucketize | 'সীমানা' এর উপর ভিত্তি করে 'ইনপুট' বাকেটাইজ করে। |
| tensorflow::ops::cast | DstT এর y থেকে SrcT টাইপের x কাস্ট করুন । |
| tensorflow::ops::Ceil | x-এর চেয়ে কম নয় উপাদান-ভিত্তিক ক্ষুদ্রতম পূর্ণসংখ্যা প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::ClipByValue | ক্লিপ টেনসরের মানকে একটি নির্দিষ্ট মিনিমাম এবং সর্বোচ্চ পর্যন্ত। |
| tensorflow::ops::CompareAndBitpack | threshold সাথে input মান তুলনা করুন এবং ফলস্বরূপ বিটগুলিকে একটি uint8 এ প্যাক করুন। |
| tensorflow::ops::complex | দুটি বাস্তব সংখ্যাকে একটি জটিল সংখ্যায় রূপান্তর করে। |
| tensorflow::ops::ComplexAbs | একটি টেনসরের জটিল পরম মান গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Conj | একটি জটিল সংখ্যার জটিল সমষ্টি প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::Cos | x উপাদান-ভিত্তিক মূল্য গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Cosh | x উপাদান-ভিত্তিক হাইপারবোলিক কোসাইন গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Cross | পেয়ারওয়াইজ ক্রস পণ্য গণনা করুন। |
| tensorflow::ops::Cumprod | axis বরাবর টেনসর x এর ক্রমবর্ধমান গুণফল গণনা করুন। |
| tensorflow::ops::Cumsum | axis বরাবর টেনসর x এর ক্রমবর্ধমান সমষ্টি গণনা করুন। |
| tensorflow::ops::Digamma | কম্পিউটস Psi, Lgamma এর ডেরিভেটিভ (এর পরম মানের লগ। |
| tensorflow::ops::Div | x/y উপাদান-ভিত্তিক রিটার্ন করে। |
| tensorflow::ops::DivNoNan | হর শূন্য হলে 0 প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::সমান | (x == y) উপাদান-ভিত্তিক সত্য মান প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::Erf | x উপাদান-ভিত্তিক গাউস ত্রুটি ফাংশন গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Erfc | x উপাদান-ভিত্তিক পরিপূরক ত্রুটি ফাংশন গণনা করে। |
| tensorflow::ops::EuclideanNorm | একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির ইউক্লিডীয় আদর্শ গণনা করে। |
| tensorflow::ops::exp | x উপাদান-ভিত্তিক সূচকের সূচক গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Expm1 | কম্পিউট exp(x) - 1 উপাদান অনুযায়ী। |
| tensorflow::ops::ফ্লোর | x-এর চেয়ে বড় নয় উপাদান-ভিত্তিক বৃহত্তম পূর্ণসংখ্যা প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::FloorDiv | x // y উপাদান-ভিত্তিক রিটার্ন করে। |
| tensorflow::ops::FloorMod | ভাগের উপাদান অনুযায়ী অবশিষ্টাংশ প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::বৃহত্তর | (x > y) উপাদান-ভিত্তিক সত্য মান প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::GreaterEqual | (x >= y) উপাদান-ভিত্তিক সত্য মান প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::HistogramFixedWidth | মানের হিস্টোগ্রাম ফেরত দিন। |
| tensorflow::ops::Igamma | নিম্ন নিয়মিতকৃত অসম্পূর্ণ গামা ফাংশন P(a, x) গণনা করুন। |
| tensorflow::ops::Igammac | উপরের নিয়মিতকৃত অসম্পূর্ণ গামা ফাংশন Q(a, x) গণনা করুন। |
| tensorflow::ops::Imag | একটি জটিল সংখ্যার কাল্পনিক অংশ প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::Inv | x উপাদান-ভিত্তিক পারস্পরিক গণনা করে। |
| tensorflow::ops::IsFinite | x এর কোন উপাদানগুলি সসীম তা ফেরত দেয়। |
| tensorflow::ops::IsInf | x এর কোন উপাদানগুলি Inf প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::IsNan | x এর কোন উপাদান NaN তা ফেরত দেয়। |
| tensorflow::ops::Less | (x < y) উপাদান-ভিত্তিক সত্য মান প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::LessEqual | (x <= y) উপাদান-ভিত্তিক সত্য মান প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::Lgamma | Gamma(x) উপাদান-ভিত্তিক পরম মানের লগ গণনা করে। |
| tensorflow::ops::LinSpace | একটি ব্যবধানে মান তৈরি করে। |
| tensorflow::ops::Log | x উপাদান-ভিত্তিক প্রাকৃতিক লগারিদম গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Log1p | (1 + x) উপাদান-ভিত্তিক প্রাকৃতিক লগারিদম গণনা করে। |
| tensorflow::ops::LogicalAnd | x এবং y উপাদান-ভিত্তিক সত্য মান প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::LogicalNot | NOT x উপাদান-ভিত্তিক সত্য মান প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::LogicalOr | x বা y উপাদান-ভিত্তিক সত্য মান প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::MatMul | ম্যাট্রিক্স "a" কে ম্যাট্রিক্স "b" দ্বারা গুণ করুন । |
| tensorflow::ops::Max | একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির সর্বাধিক গণনা করে। |
| tensorflow::ops::সর্বোচ্চ | x এবং y এর সর্বোচ্চ প্রদান করে (যেমন |
| tensorflow::ops::Man | একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির গড় গণনা করে। |
| tensorflow::ops::min | একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে সর্বনিম্ন উপাদানের গণনা করে। |
| tensorflow::ops::ন্যূনতম | x এবং y এর মিন রিটার্ন করে (যেমন |
| tensorflow::ops::Mod | ভাগের উপাদান অনুযায়ী অবশিষ্টাংশ প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::MulNoNan | x * y উপাদান অনুযায়ী রিটার্ন করে। |
| tensorflow::ops::গুণ | x * y উপাদান অনুযায়ী রিটার্ন করে। |
| tensorflow::ops::Negate | সংখ্যাসূচক ঋণাত্মক মান উপাদান-ভিত্তিক গণনা করে। |
| tensorflow::ops::NextAfter | x2 এর দিক থেকে x1 এর পরবর্তী প্রতিনিধিত্বযোগ্য মান প্রদান করে, উপাদান-ভিত্তিক। |
| tensorflow::ops::NotEqual | (x != y) উপাদান-ভিত্তিক সত্য মান প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::Polygamma | পলিগামা ফাংশন গণনা করুন \(^{(n)}(x)\). |
| tensorflow::ops::Pow | একটি মানের সাথে অন্য মানের শক্তি গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Prod | একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির গুণফল গণনা করে। |
| tensorflow::ops::QuantizeDownAndShrinkRange | কোয়ান্টাইজড 'ইনপুট' টেনসরকে একটি নিম্ন-নির্ভুলতা 'আউটপুট'-এ রূপান্তর করুন, ব্যবহার করে। |
| tensorflow::ops::QuantizedAdd | কোয়ান্টাইজড বাফারে কাজ করে x + y উপাদান-ভিত্তিক রিটার্ন করে। |
| tensorflow::ops::QuantizedMatMul | ম্যাট্রিক্স b দ্বারা a এর একটি পরিমাপযুক্ত ম্যাট্রিক্স গুণন সম্পাদন করুন। |
| tensorflow::ops::QuantizedMul | কোয়ান্টাইজড বাফারগুলিতে কাজ করে x * y উপাদান-ভিত্তিক রিটার্ন করে। |
| tensorflow::ops::রেঞ্জ | সংখ্যার একটি ক্রম তৈরি করে। |
| tensorflow::ops::Real | একটি জটিল সংখ্যার প্রকৃত অংশ প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::RealDiv | বাস্তব প্রকারের জন্য x/y উপাদান-ভিত্তিক প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::পারস্পরিক | x উপাদান-ভিত্তিক পারস্পরিক গণনা করে। |
| tensorflow::ops::RequantizationRange | একটি পরিসীমা গণনা করে যা একটি পরিমাপযুক্ত টেনসরে উপস্থিত প্রকৃত মানগুলিকে কভার করে৷ |
| tensorflow::ops::Requantize | কোয়ান্টাইজড input টেনসরকে নিম্ন-নির্ভুল output রূপান্তর করে। |
| tensorflow::ops::Rint | x-এর নিকটতম উপাদান-ভিত্তিক পূর্ণসংখ্যা প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::Round | একটি টেনসরের মানকে উপাদান-ভিত্তিক, নিকটতম পূর্ণসংখ্যাতে বৃত্তাকার করে। |
| tensorflow::ops::Rsqrt | x উপাদান-ভিত্তিক বর্গমূলের পারস্পরিক গণনা করে। |
| tensorflow::ops::SegmentMax | একটি টেনসরের অংশগুলির সাথে সর্বাধিক গণনা করে। |
| tensorflow::ops::SegmentMean | একটি টেনসরের অংশগুলি বরাবর গড় গণনা করে। |
| tensorflow::ops::SegmentMin | একটি টেনসরের অংশগুলির সাথে সর্বনিম্ন গণনা করে। |
| tensorflow::ops::SegmentProd | একটি টেনসরের অংশগুলি বরাবর পণ্য গণনা করে। |
| tensorflow::ops::SegmentSum | একটি টেনসরের অংশগুলির সাথে যোগফল গণনা করে। |
| tensorflow::ops::SelectV2 | TODO: ডক যোগ করুন। |
| tensorflow::ops::Sigmoid | x উপাদান-ভিত্তিক সিগমায়েড গণনা করে। |
| tensorflow::ops::চিহ্ন | একটি সংখ্যার চিহ্নের একটি উপাদান-ভিত্তিক ইঙ্গিত প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::Sin | x মৌল-ভিত্তিক সাইন গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Sinh | x মৌল-ভিত্তিক হাইপারবোলিক সাইন গণনা করে। |
| tensorflow::ops::SparseMatMul | ম্যাট্রিক্স "a" কে ম্যাট্রিক্স "b" দ্বারা গুণ করুন । |
| tensorflow::ops::SparseSegmentMean | একটি টেনসরের স্পার্স সেগমেন্ট বরাবর গড় গণনা করে। |
| tensorflow::ops::SparseSegmentMeanGrad | SparseSegmentMean- এর জন্য গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে। |
| tensorflow::ops::SparseSegmentMeanWithNumSegments | একটি টেনসরের স্পার্স সেগমেন্ট বরাবর গড় গণনা করে। |
| tensorflow::ops::SparseSegmentSqrtN | N এর sqrt দ্বারা বিভক্ত একটি টেনসরের স্পার্স সেগমেন্টের সাথে যোগফল গণনা করে। |
| tensorflow::ops::SparseSegmentSqrtNGrad | SparseSegmentSqrtN এর জন্য গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে। |
| tensorflow::ops::SparseSegmentSqrtNWithNumSegments | N এর sqrt দ্বারা বিভক্ত একটি টেনসরের স্পার্স সেগমেন্টের সাথে যোগফল গণনা করে। |
| tensorflow::ops::SparseSegmentSum | একটি টেনসরের স্পার্স সেগমেন্টের সাথে যোগফল গণনা করে। |
| tensorflow::ops::SparseSegmentSumWithNumSegments | একটি টেনসরের স্পার্স সেগমেন্টের সাথে যোগফল গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Sqrt | x উপাদান-ভিত্তিক বর্গমূল গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Square | x উপাদান-ভিত্তিক বর্গ গণনা করে। |
| tensorflow::ops::SquaredDifference | (x - y)(x - y) উপাদান-ভিত্তিক রিটার্ন। |
| tensorflow::ops::বিয়োগ করুন | x - y উপাদান অনুসারে প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::Sum | একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানের যোগফল গণনা করে। |
| tensorflow::ops::tan | x উপাদান-ভিত্তিক ট্যান গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Tanh | x মৌল-ভিত্তিক হাইপারবোলিক ট্যানজেন্ট গণনা করে। |
| tensorflow::ops::TruncateDiv | পূর্ণসংখ্যার প্রকারের জন্য x / y উপাদান-ভিত্তিক প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::TruncateMod | ভাগের উপাদান অনুযায়ী অবশিষ্টাংশ প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::unsortedSegmentMax | একটি টেনসরের অংশগুলির সাথে সর্বাধিক গণনা করে। |
| tensorflow::ops::unsortedSegmentMin | একটি টেনসরের অংশগুলির সাথে সর্বনিম্ন গণনা করে। |
| tensorflow::ops::UnsortedSegmentProd | একটি টেনসরের অংশগুলি বরাবর পণ্য গণনা করে। |
| tensorflow::ops::unsortedSegmentSum | একটি টেনসরের অংশগুলির সাথে যোগফল গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Where3 | condition উপর নির্ভর করে x বা y থেকে উপাদান নির্বাচন করে। |
| tensorflow::ops::Xdivy | x == 0 হলে 0, এবং x/y অন্যথায়, উপাদান অনুসারে। |
| tensorflow::ops::Xlogy | x == 0 হলে 0 এবং x * log(y) অন্যথায়, elementwise প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::Zeta | Hurwitz zeta ফাংশন গণনা \((x, q)\). |
nn_ops
সদস্যরা | |
|---|---|
| tensorflow::ops::AvgPool | ইনপুটে গড় পুলিং সঞ্চালন করে। |
| tensorflow::ops::AvgPool3D | ইনপুটে 3D গড় পুলিং সম্পাদন করে। |
| tensorflow::ops::AvgPool3DGrad | গড় পুলিং ফাংশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে। |
| tensorflow::ops::BiasAdd | value সাথে bias যোগ করে। |
| tensorflow::ops::BiasAddGrad | "বায়াস" টেনসরে "BiasAdd" এর জন্য পশ্চাদগামী অপারেশন। |
| tensorflow::ops::Conv2D | 4-ডি input এবং filter টেনসর দেওয়া একটি 2-ডি কনভোলিউশন গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter | ফিল্টারের সাপেক্ষে কনভোলিউশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput | ইনপুট সাপেক্ষে কনভোলিউশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Conv3D | 5-ডি input এবং filter টেনসর দেওয়া একটি 3-ডি কনভোলিউশন গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Conv3DBackpropFilterV2 | ফিল্টারের সাপেক্ষে 3-D কনভোলিউশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Conv3DBackpropInputV2 | ইনপুট সাপেক্ষে 3-D কনভোলিউশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে। |
| tensorflow::ops::DataFormatDimMap | একটি মধ্যে দেওয়া গন্তব্য ডেটা বিন্যাসে মাত্রা সূচক প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::DataFormatVecPermute | প্রদত্ত গন্তব্য ডেটা বিন্যাসে অনুমতিপ্রাপ্ত ভেক্টর/টেনসর প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNative | 4-D input এবং filter টেনসর প্রদত্ত একটি 2-D গভীরতার দিক থেকে পরিবর্তিত গণনা করে। |
| tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter | ফিল্টারের সাপেক্ষে গভীরতার দিক থেকে পরিবর্তনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে। |
| tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNativeBackpropInput | ইনপুট সাপেক্ষে গভীরতার দিক থেকে আবর্তনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Dilation2D | 4-ডি input এবং 3-ডি filter টেনসরের গ্রেস্কেল প্রসারণ গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Dilation2DBackpropFilter | ফিল্টারের সাপেক্ষে রূপগত 2-ডি প্রসারণের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Dilation2DBackpropInput | ইনপুট সাপেক্ষে morphological 2-D প্রসারণের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Elu | সূচকীয় রৈখিক গণনা করে: exp(features) - 1 যদি < 0, অন্যথায় features । |
| tensorflow::ops::FractionalAvgPool | ইনপুটে ভগ্নাংশের গড় পুলিং সম্পাদন করে। |
| tensorflow::ops::FractionalMaxPool | ইনপুটে ভগ্নাংশের সর্বোচ্চ পুলিং সঞ্চালন করে। |
| tensorflow::ops::FusedBatchNorm | ব্যাচ স্বাভাবিককরণ। |
| tensorflow::ops::FusedBatchNormGrad | ব্যাচ স্বাভাবিককরণের জন্য গ্রেডিয়েন্ট। |
| tensorflow::ops::FusedBatchNormGradV2 | ব্যাচ স্বাভাবিককরণের জন্য গ্রেডিয়েন্ট। |
| tensorflow::ops::FusedBatchNormGradV3 | ব্যাচ স্বাভাবিককরণের জন্য গ্রেডিয়েন্ট। |
| tensorflow::ops::FusedBatchNormV2 | ব্যাচ স্বাভাবিককরণ। |
| tensorflow::ops::FusedBatchNormV3 | ব্যাচ স্বাভাবিককরণ। |
| tensorflow::ops::FusedPadConv2D | একটি কনভল্যুশনের সময় একটি প্রিপ্রসেস হিসাবে একটি প্যাডিং সম্পাদন করে। |
| tensorflow::ops::FusedResizeAndPadConv2D | একটি পরিবর্তনের সময় একটি প্রিপ্রসেস হিসাবে একটি পুনরায় আকার এবং প্যাডিং সম্পাদন করে। |
| tensorflow::ops::InTopK | বলে কি লক্ষ্য শীর্ষ K ভবিষ্যদ্বাণী মধ্যে আছে. |
| tensorflow::ops::InTopKV2 | বলে কি লক্ষ্য শীর্ষ K ভবিষ্যদ্বাণী মধ্যে আছে. |
| tensorflow::ops::L2Loss | L2 ক্ষতি। |
| tensorflow::ops::LRN | স্থানীয় প্রতিক্রিয়া স্বাভাবিককরণ. |
| tensorflow::ops::LogSoftmax | লগ সফটম্যাক্স অ্যাক্টিভেশন গণনা করে। |
| tensorflow::ops::MaxPool | ইনপুট সর্বোচ্চ পুলিং সঞ্চালন. |
| tensorflow::ops::MaxPool3D | ইনপুটে 3D সর্বোচ্চ পুলিং সম্পাদন করে। |
| tensorflow::ops::MaxPool3DGrad | সর্বোচ্চ পুলিং ফাংশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে। |
| tensorflow::ops::MaxPool3DGradGrad | ম্যাক্সপুলিং ফাংশনের দ্বিতীয়-ক্রম গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে। |
| tensorflow::ops::MaxPoolGradGrad | ম্যাক্সপুলিং ফাংশনের দ্বিতীয়-ক্রম গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে। |
| tensorflow::ops::MaxPoolGradGradV2 | ম্যাক্সপুলিং ফাংশনের দ্বিতীয়-ক্রম গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে। |
| tensorflow::ops::MaxPoolGradGradWithArgmax | ম্যাক্সপুলিং ফাংশনের দ্বিতীয়-ক্রম গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে। |
| tensorflow::ops::MaxPoolGradV2 | ম্যাক্সপুলিং ফাংশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে। |
| tensorflow::ops::MaxPoolV2 | ইনপুট সর্বোচ্চ পুলিং সঞ্চালন. |
| tensorflow::ops::MaxPoolWithArgmax | ইনপুটে সর্বোচ্চ পুলিং সঞ্চালন করে এবং সর্বোচ্চ মান এবং সূচক উভয়ই আউটপুট করে। |
| tensorflow::ops::NthElement | শেষ মাত্রার জন্য n -তম ক্রম পরিসংখ্যানের মান খুঁজে বের করে। |
| tensorflow::ops::QuantizedAvgPool | কোয়ান্টাইজড প্রকারের জন্য ইনপুট টেনসরের গড় পুল তৈরি করে। |
| tensorflow::ops::QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization | কোয়ান্টাইজড ব্যাচ স্বাভাবিককরণ। |
| tensorflow::ops::QuantizedBiasAdd | কোয়ান্টাইজড প্রকারের জন্য টেনসর 'ইনপুট'-এ টেনসর 'পক্ষপাত' যোগ করে। |
| tensorflow::ops::QuantizedConv2D | কোয়ান্টাইজড 4D ইনপুট এবং ফিল্টার টেনসর দেওয়া একটি 2D কনভোলিউশন গণনা করে। |
| tensorflow::ops::QuantizedMaxPool | কোয়ান্টাইজড প্রকারের জন্য ইনপুট টেনসরের সর্বোচ্চ পুল তৈরি করে। |
| tensorflow::ops::QuantizedRelu | কম্পিউট কোয়ান্টাইজড রেকটিফাইড লিনিয়ার: max(features, 0) |
| tensorflow::ops::QuantizedRelu6 | কম্পিউট কোয়ান্টাইজড রেকটিফাইড লিনিয়ার 6: min(max(features, 0), 6) |
| tensorflow::ops::QuantizedReluX | কোয়ান্টাইজড রেক্টিফায়েড লিনিয়ার X গণনা করে: min(max(features, 0), max_value) |
| tensorflow::ops::Relu | সংশোধিত রৈখিক গণনা করে: max(features, 0) । |
| tensorflow::ops::Relu6 | সংশোধিত রৈখিক 6 গণনা করে: min(max(features, 0), 6) । |
| tensorflow::ops::Selu | স্কেল করা সূচকীয় রৈখিক গণনা করে: scale * alpha * (exp(features) - 1) |
| tensorflow::ops::Softmax | সফটম্যাক্স অ্যাক্টিভেশন গণনা করে। |
| tensorflow::ops::SoftmaxCrossEntropyWithLogits | সফটম্যাক্স ক্রস এনট্রপি খরচ এবং গ্রেডিয়েন্ট ব্যাকপ্রোপেগেট করতে গণনা করে। |
| tensorflow::ops::Softplus | কম্পিউটস সফটপ্লাস: log(exp(features) + 1) । |
| tensorflow::ops::softsign | কম্পিউটস সফ্টসাইন: features / (abs(features) + 1) । |
| tensorflow::ops::SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits | সফটম্যাক্স ক্রস এনট্রপি খরচ এবং গ্রেডিয়েন্ট ব্যাকপ্রোপেগেট করতে গণনা করে। |
| tensorflow::ops::TopK | শেষ মাত্রার জন্য k বৃহত্তম উপাদানগুলির মান এবং সূচকগুলি খুঁজে বের করে। |
no_op
সদস্যরা | |
|---|---|
| tensorflow::ops::NoOp | কিছুই করে না। |
পার্সিং_অপস
সদস্যরা | |
|---|---|
| tensorflow::ops::DecodeCSV | CSV রেকর্ডগুলিকে টেনসরে রূপান্তর করুন। |
| tensorflow::ops::DecodeCompressed | ডিকম্প্রেস স্ট্রিং. |
| tensorflow::ops::DecodeJSONE উদাহরণ | JSON-এনকোড করা উদাহরণ রেকর্ডগুলিকে বাইনারি প্রোটোকল বাফার স্ট্রিংগুলিতে রূপান্তর করুন। |
| tensorflow::ops::DecodePaddedRaw | সংখ্যার ভেক্টর হিসাবে একটি স্ট্রিংয়ের বাইটগুলিকে পুনরায় ব্যাখ্যা করুন। |
| tensorflow::ops::DecodeRaw | সংখ্যার ভেক্টর হিসাবে একটি স্ট্রিংয়ের বাইটগুলিকে পুনরায় ব্যাখ্যা করুন। |
| tensorflow::ops::পার্স উদাহরণ | মস্তিষ্কের একটি ভেক্টরকে রূপান্তরিত করে। উদাহরণ প্রোটো (স্ট্রিং হিসাবে) টাইপ করা টেনসরে। |
| tensorflow::ops::ParseSequence উদাহরণ | মস্তিষ্কের একটি ভেক্টরকে রূপান্তরিত করে। অনুক্রম উদাহরণ প্রোটো (স্ট্রিং হিসাবে) টাইপ করা টেনসরে। |
| tensorflow::ops::ParseSingleExample | একটি tf.Example প্রোটোকে (স্ট্রিং হিসাবে) টাইপ করা টেনসরে রূপান্তরিত করে। |
| tensorflow::ops::ParseSingleSequence উদাহরণ | একটি স্কেলার মস্তিষ্ক রূপান্তরিত করে। টাইপ করা টেনসরে সিকোয়েন্স উদাহরণ প্রোটো (স্ট্রিং হিসাবে)। |
| tensorflow::ops::ParseTensor | একটি সিরিয়ালাইজড টেনসরফ্লো। টেনসরপ্রোটো প্রোটোকে টেনসরে রূপান্তরিত করে। |
| tensorflow::ops::SerializeTensor | একটি টেনসরকে সিরিয়ালাইজড টেনসরপ্রোটো প্রোটোতে রূপান্তরিত করে। |
| tensorflow::ops::StringToNumber | ইনপুট টেনসরের প্রতিটি স্ট্রিংকে নির্দিষ্ট সাংখ্যিক প্রকারে রূপান্তর করে। |
random_ops
সদস্যরা | |
|---|---|
| tensorflow::ops::Multinomial | একটি বহুপদ বন্টন থেকে নমুনা আঁকে। |
| tensorflow::ops::ParameterizedTruncatedNormal | একটি স্বাভাবিক বন্টন থেকে র্যান্ডম মান আউটপুট। |
| tensorflow::ops::RandomGamma | আলফা দ্বারা বর্ণিত গামা বন্টন(গুলি) থেকে এলোমেলো মানগুলি আউটপুট করে৷ |
| tensorflow::ops::RandomNormal | একটি স্বাভাবিক বন্টন থেকে র্যান্ডম মান আউটপুট। |
| tensorflow::ops::RandomPoissonV2 | হার দ্বারা বর্ণিত পয়সন বিতরণ(গুলি) থেকে এলোমেলো মানগুলি আউটপুট করে৷ |
| tensorflow::ops::RandomShuffle | এলোমেলোভাবে একটি টেনসরকে তার প্রথম মাত্রা বরাবর পরিবর্তন করে। |
| tensorflow::ops::RandomUniform | একটি অভিন্ন বন্টন থেকে র্যান্ডম মান বের করে। |
| tensorflow::ops::RandomUniformInt | একটি অভিন্ন বন্টন থেকে এলোমেলো পূর্ণসংখ্যা বের করে। |
| tensorflow::ops::TruncatedNormal | একটি কাটা স্বাভাবিক বন্টন থেকে র্যান্ডম মান আউটপুট। |
sparse_ops
সদস্যরা | |
|---|---|
| tensorflow::ops::AddManySparseToTensorsMap | একটি SparseTensorsMap এ একটি N -minibatch SparseTensor যোগ করুন , N হ্যান্ডলগুলি ফেরত দিন। |
| tensorflow::ops::AddSparseToTensorsMap | একটি SparseTensorsMap এ একটি SparseTensor যোগ করুন এর হ্যান্ডেল ফেরত দিন। |
| tensorflow::ops::DeserializeManySparse | একটি ক্রমিক মিনিব্যাচ থেকে SparseTensors ডিসিরিয়ালাইজ করুন এবং সংযুক্ত করুন। |
| tensorflow::ops::DeserializeSparse | SparseTensor অবজেক্ট ডিসিরিয়ালাইজ করুন। |
| tensorflow::ops::SerializeManySparse | একটি N -মিনিব্যাচ SparseTensor একটি [N, 3] Tensor অবজেক্টে সিরিয়ালাইজ করুন। |
| tensorflow::ops::SerializeSparse | একটি SparseTensor একটি [3] Tensor বস্তুতে সিরিয়ালাইজ করুন। |
| tensorflow::ops::SparseAdd | আরেকটি SparseTensor তৈরি করতে দুটি SparseTensor বস্তু যোগ করে। |
| tensorflow::ops::SparseAddGrad | SparseAdd অপের জন্য গ্রেডিয়েন্ট অপারেটর। |
| tensorflow::ops::SparseConcat | নির্দিষ্ট মাত্রা বরাবর SparseTensor এর একটি তালিকা সংযুক্ত করে। |
| tensorflow::ops::SparseCross | স্পার্স এবং ঘন টেনসরের তালিকা থেকে স্পার্স ক্রস তৈরি করে। |
| tensorflow::ops::SparseDenseCwiseAdd | এই বিশেষ নিয়মগুলি ব্যবহার করে একটি SparseTensor এবং একটি ঘন Tensor যোগ করে: |
| tensorflow::ops::SparseDenseCwiseDiv | কম্পোনেন্ট-ভিত্তিক একটি স্পারসটেনসরকে একটি ঘন টেনসর দ্বারা ভাগ করে। |
| tensorflow::ops::SparseDenseCwiseMul | কম্পোনেন্ট-ভিত্তিক একটি স্পার্স টেনসরকে একটি ঘন টেনসর দ্বারা গুণ করে। |
| tensorflow::ops::SparseFillEmptyRows | একটি ডিফল্ট মান সহ ইনপুট 2-ডি SparseTensor খালি সারিগুলি পূরণ করে৷ |
| tensorflow::ops::SparseFillEmptyRowsGrad | SparseFillEmptyRows এর গ্রেডিয়েন্ট। |
| tensorflow::ops::SparseReduceMax | একটি SparseTensor এর মাত্রা জুড়ে উপাদানের সর্বোচ্চ গণনা করে। |
| tensorflow::ops::SparseReduceMaxSparse | একটি SparseTensor এর মাত্রা জুড়ে উপাদানের সর্বোচ্চ গণনা করে। |
| tensorflow::ops::SparseReduceSum | একটি SparseTensor এর মাত্রা জুড়ে উপাদানের যোগফল গণনা করে। |
| tensorflow::ops::SparseReduceSumSparse | একটি SparseTensor এর মাত্রা জুড়ে উপাদানের যোগফল গণনা করে। |
| tensorflow::ops::SparseReorder | একটি SparseTensor কে ক্যানোনিকাল, সারি-মেজর ক্রমানুসারে পুনরায় সাজায়। |
| tensorflow::ops::SparseReshape | একটি নতুন ঘন আকৃতিতে মানগুলি উপস্থাপন করতে একটি স্পারসটেনসরকে পুনরায় আকার দেয়৷ |
| tensorflow::ops::SparseSlice | start এবং size উপর ভিত্তি করে একটি SparseTensor স্লাইস করুন। |
| tensorflow::ops::SparseSliceGrad | SparseSlice অপের জন্য গ্রেডিয়েন্ট অপারেটর। |
| tensorflow::ops::SparseSoftmax | একটি ব্যাচ করা ND SparseTensor এ softmax প্রয়োগ করে। |
| tensorflow::ops::SparseSparseMaximum | দুটি স্পারসটেনসরের উপাদান-ভিত্তিক সর্বোচ্চ প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::SparseSparseminimum | দুটি SparseTensors-এর উপাদান-ভিত্তিক মিনিট দেখায়। |
| tensorflow::ops::SparseSplit | একটি SparseTensor একটি মাত্রা বরাবর num_split টেনসরে বিভক্ত করুন। |
| tensorflow::ops::SparseTensorDenseAdd | একটি SparseTensor এবং একটি ঘন Tensor যোগ করে, একটি ঘন Tensor তৈরি করে। |
| tensorflow::ops::SparseTensorDenseMatMul | SparseTensor (র্যাঙ্ক 2 এর) "A" কে ঘন ম্যাট্রিক্স "B" দ্বারা গুণ করুন । |
| tensorflow::ops::TakeManySparseFromTensorsMap | একটি স্পার্স উপস্থাপনাকে ঘন টেনসরে রূপান্তরিত করে। |
state_ops
সদস্যরা | |
|---|---|
| tensorflow::ops::অ্যাসাইন | এটিতে 'মান' নির্ধারণ করে 'রেফ' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::AssignAdd | এটিতে 'মান' যোগ করে 'রেফ' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::AssignSub | এটি থেকে 'মান' বিয়োগ করে 'রেফ' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::CountUpTo | 'সীমা' না পৌঁছানো পর্যন্ত 'রেফ' বৃদ্ধি করে। |
| tensorflow::ops::DestroyTemporaryVariable | অস্থায়ী পরিবর্তনশীলকে ধ্বংস করে এবং এর চূড়ান্ত মান প্রদান করে। |
| tensorflow::ops::IsVariableInitialized | একটি টেনসর শুরু করা হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করে। |
| tensorflow::ops::ResourceCountUpTo | ইনক্রিমেন্ট ভেরিয়েবল 'রিসোর্স' দ্বারা নির্দেশিত হয় যতক্ষণ না এটি 'সীমা' এ পৌঁছায়। |
| tensorflow::ops::ResourceScatterNdAdd | একটি ভেরিয়েবলে স্বতন্ত্র মান বা স্লাইসগুলিতে স্পারস যোগ প্রয়োগ করে। |
| tensorflow::ops::ResourceScatterNdSub | একটি ভেরিয়েবলের স্বতন্ত্র মান বা স্লাইসে স্পারস বিয়োগ প্রয়োগ করে। |
| tensorflow::ops::ResourceScatterNdUpdate | একটি প্রদত্ত মধ্যে পৃথক মান বা স্লাইস স্পারস updates প্রয়োগ করে। |
| tensorflow::ops::ScatterAdd | একটি পরিবর্তনশীল রেফারেন্সে স্পার্স আপডেট যোগ করে। |
| tensorflow::ops::ScatterDiv | স্পার্স আপডেট দ্বারা একটি পরিবর্তনশীল রেফারেন্স ভাগ করে। |
| tensorflow::ops::ScatterMax | max অপারেশন ব্যবহার করে একটি পরিবর্তনশীল রেফারেন্সে স্পার্স আপডেটগুলি হ্রাস করে। |
| tensorflow::ops::ScatterMin | min অপারেশন ব্যবহার করে একটি পরিবর্তনশীল রেফারেন্সে বিক্ষিপ্ত আপডেটগুলি হ্রাস করে। |
| tensorflow::ops::ScatterMul | একটি পরিবর্তনশীল রেফারেন্সে স্পার্স আপডেটগুলিকে গুণ করে। |
| tensorflow::ops::ScatterNdAdd | একটি ভেরিয়েবলে স্বতন্ত্র মান বা স্লাইসগুলিতে স্পারস যোগ প্রয়োগ করে। |
| tensorflow::ops::ScatterNdSub | একটি ভেরিয়েবলের স্বতন্ত্র মান বা স্লাইসে স্পারস বিয়োগ প্রয়োগ করে। |
| tensorflow::ops::ScatterNdUpdate | একটি প্রদত্ত মধ্যে পৃথক মান বা স্লাইস স্পারস updates প্রয়োগ করে। |
| tensorflow::ops::ScatterSub | একটি পরিবর্তনশীল রেফারেন্সে স্পার্স আপডেট বিয়োগ করে। |
| tensorflow::ops::ScatterUpdate | একটি পরিবর্তনশীল রেফারেন্সে স্পার্স আপডেট প্রয়োগ করে। |
| tensorflow::ops::Temporary Variable | একটি টেনসর প্রদান করে যা পরিবর্তিত হতে পারে, কিন্তু শুধুমাত্র একটি একক ধাপে টিকে থাকে। |
| tensorflow::ops::ভেরিয়েবল | স্টেটকে টেনসরের আকারে ধরে রাখে যা ধাপে ধাপে টিকে থাকে। |
string_ops
সদস্যরা | |
|---|---|
| tensorflow::ops::AsString | প্রদত্ত টেনসরের প্রতিটি এন্ট্রিকে স্ট্রিংয়ে রূপান্তর করে। |
| tensorflow::ops::DecodeBase64 | ওয়েব-সেফ বেস64-এনকোডেড স্ট্রিং ডিকোড করুন। |
| tensorflow::ops::EncodeBase64 | ওয়েব-সেফ বেস64 ফরম্যাটে স্ট্রিং এনকোড করুন। |
| tensorflow::ops::ReduceJoin | প্রদত্ত মাত্রা জুড়ে একটি স্ট্রিং টেনসরে যোগদান করে। |
| tensorflow::ops::RegexFullMatch | ইনপুট রেজেক্স প্যাটার্নের সাথে মেলে কিনা তা পরীক্ষা করুন। |
| tensorflow::ops::RegexReplace | input pattern রেগুলার এক্সপ্রেশনের মিলগুলিকে rewrite প্রদত্ত প্রতিস্থাপন স্ট্রিং দিয়ে প্রতিস্থাপন করে। |
| tensorflow::ops::StringFormat | টেনসরের একটি তালিকা ব্যবহার করে একটি স্ট্রিং টেমপ্লেট ফর্ম্যাট করে। |
| tensorflow::ops::StringJoin | স্ট্রিং টেনসরের প্রদত্ত তালিকার স্ট্রিংগুলিকে একটি টেনসরে যোগ করে; |
| tensorflow::ops::StringLength | input স্ট্রিং দৈর্ঘ্য। |
| tensorflow::ops::StringLower | TODO: ডক যোগ করুন। |
| tensorflow::ops::StringNGrams | রাগড স্ট্রিং ডেটা থেকে এনগ্রাম তৈরি করে। |
| tensorflow::ops::StringSplit | delimiter উপর ভিত্তি করে input উপাদানগুলিকে SparseTensor বিভক্ত করুন। |
| tensorflow::ops::StringSplitV2 | একটি SparseTensor এ sep উপর ভিত্তি করে source উপাদানগুলিকে বিভক্ত করুন। |
| tensorflow::ops::StringStrip | টেনসর থেকে অগ্রবর্তী এবং পিছনের হোয়াইটস্পেসগুলি ছিনিয়ে নিন। |
| tensorflow::ops::StringToHashBucket | ইনপুট টেনসরের প্রতিটি স্ট্রিংকে তার হ্যাশ মোডে বেশ কয়েকটি বালতি দ্বারা রূপান্তরিত করে। |
| tensorflow::ops::StringToHashBucketFast | ইনপুট টেনসরের প্রতিটি স্ট্রিংকে তার হ্যাশ মোডে বেশ কয়েকটি বালতি দ্বারা রূপান্তরিত করে। |
| tensorflow::ops::StringToHashBucketStrong | ইনপুট টেনসরের প্রতিটি স্ট্রিংকে তার হ্যাশ মোডে বেশ কয়েকটি বালতি দ্বারা রূপান্তরিত করে। |
| tensorflow::ops::StringUpper | TODO: ডক যোগ করুন। |
| tensorflow::ops::Substr | Tensor অফ স্ট্রিং থেকে সাবস্ট্রিং রিটার্ন করুন। |
| tensorflow::ops::UnicodeScript | ইউনিকোড পূর্ণসংখ্যা কোড পয়েন্টের একটি প্রদত্ত টেনসরের স্ক্রিপ্ট কোডগুলি নির্ধারণ করুন। |
| tensorflow::ops::UnicodeTranscode | একটি উৎস এনকোডিং থেকে একটি গন্তব্য এনকোডিং এ ইনপুট পাঠ্য ট্রান্সকোড করুন। |
| tensorflow::ops::UnsortedSegment Join | segment_ids উপর ভিত্তি করে inputs উপাদানগুলিতে যোগদান করে। |
প্রশিক্ষণ_ওপস
সদস্যরা | |
|---|---|
| tensorflow::ops::Adadelta প্রয়োগ করুন | অ্যাডেলটা স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::Adagrad প্রয়োগ করুন | অ্যাডগ্রাড স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::AdagradDA প্রয়োগ করুন | প্রক্সিমাল অ্যাডাগ্রাড স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ApplyAdam | অ্যাডাম অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ApplyAddSign | AddSign আপডেট অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ApplyCenteredRMSProp | কেন্দ্রীভূত RMSProp অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ApplyFtrl | Ftrl-প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ApplyFtrlV2 | Ftrl-প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ApplyGradientDescent | এটি থেকে 'আলফা' * 'ডেল্টা' বিয়োগ করে '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ApplyMomentum | মোমেন্টাম স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ApplyPowerSign | AddSign আপডেট অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ApplyProximalAdagrad | অ্যাডাগ্রাড শেখার হার সহ FOBOS অনুযায়ী '*var' এবং '*accum' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ApplyProximalGradientDescent | স্থির শেখার হার সহ FOBOS অ্যালগরিদম হিসাবে '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ApplyRMSProp | RMSProp অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ResourceApplyAdadelta | অ্যাডেলটা স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ResourceApplyAdagrad | অ্যাডগ্রাড স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ResourceApplyAdagradDA | প্রক্সিমাল অ্যাডাগ্রাড স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ResourceApplyAdam | অ্যাডাম অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ResourceApplyAdamWithAmsgrad | অ্যাডাম অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ResourceApplyAddSign | AddSign আপডেট অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ResourceApplyCenteredRMSProp | কেন্দ্রীভূত RMSProp অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ResourceApplyFtrl | Ftrl-প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ResourceApplyFtrlV2 | Ftrl-প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ResourceApplyGradientDescent | এটি থেকে 'আলফা' * 'ডেল্টা' বিয়োগ করে '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ResourceApplyKerasMomentum | মোমেন্টাম স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ResourceApplyMomentum | মোমেন্টাম স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ResourceApplyPowerSign | AddSign আপডেট অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ResourceApplyProximalAdagrad | অ্যাডাগ্রাড শেখার হার সহ FOBOS অনুযায়ী '*var' এবং '*accum' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ResourceApplyProximalGradientDescent | স্থির শেখার হার সহ FOBOS অ্যালগরিদম হিসাবে '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ResourceApplyRMSProp | RMSProp অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdadelta | var: একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত। |
| tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagrad | adagrad স্কিম অনুযায়ী '*var' এবং '*accum'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagradDA | প্রক্সিমাল অ্যাডাগ্রাড স্কিম অনুযায়ী '*var' এবং '*accum'-এ এন্ট্রি আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ResourceSparseApplyCenteredRMSProp | কেন্দ্রীভূত RMSProp অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrl | Ftrl-প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '*var'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrlV2 | Ftrl-প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '*var'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ResourceSparseApplyKerasMomentum | মোমেন্টাম স্কিম অনুযায়ী '*var' এবং '*accum'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ResourceSparseApplyMomentum | মোমেন্টাম স্কিম অনুযায়ী '*var' এবং '*accum'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::ResourceSparseApplyProximalAdagrad | FOBOS অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' এবং '*accum'-এ স্পারস আপডেট এন্ট্রি। |
| tensorflow::ops::ResourceSparseApplyProximalGradientDescent | স্থির শেখার হার সহ FOBOS অ্যালগরিদম হিসাবে স্পারস আপডেট '*var'। |
| tensorflow::ops::ResourceSparseApplyRMSProp | RMSProp অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::SparseApplyAdadelta | var: একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত। |
| tensorflow::ops::SparseApplyAdagrad | adagrad স্কিম অনুযায়ী '*var' এবং '*accum'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::SparseApplyAdagradDA | প্রক্সিমাল অ্যাডাগ্রাড স্কিম অনুযায়ী '*var' এবং '*accum'-এ এন্ট্রি আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::SparseApplyCenteredRMSProp | কেন্দ্রীভূত RMSProp অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::SparseApplyFtrl | Ftrl-প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '*var'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::SparseApplyFtrlV2 | Ftrl-প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '*var'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::SparseApplyMomentum | মোমেন্টাম স্কিম অনুযায়ী '*var' এবং '*accum'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন। |
| tensorflow::ops::SparseApplyProximalAdagrad | FOBOS অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' এবং '*accum'-এ স্পারস আপডেট এন্ট্রি। |
| tensorflow::ops::SparseApplyProximalGradientDescent | স্থির শেখার হার সহ FOBOS অ্যালগরিদম হিসাবে স্পারস আপডেট '*var'। |
| tensorflow::ops::SparseApplyRMSProp | RMSProp অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। |
user_ops
সদস্যরা | |
|---|---|
| tensorflow::ops::Fact | ফ্যাক্টরিয়াল সম্পর্কে একটি তথ্য আউটপুট . |