সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: সর্বনিম্ন
#include <math_ops.h> x এবং y এর মিন রিটার্ন করে (যেমন
সারাংশ
x < y? x : y) উপাদান-ভিত্তিক।
দ্রষ্টব্য : Minimum সম্প্রচার সমর্থন করে। এখানে সম্প্রচার সম্পর্কে আরো
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
রিটার্ন:
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
পাবলিক ফাংশন
নোড
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
অপারেটর::টেনসরফ্লো::আউটপুট
operator::tensorflow::Output() const
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# tensorflow::ops::Minimum Class Reference\n\ntensorflow::ops::Minimum\n========================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nReturns the min of x and y (i.e.\n\nSummary\n-------\n\nx \\\u003c y ? x : y) element-wise.\n\n*NOTE* : [Minimum](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/minimum#classtensorflow_1_1ops_1_1_minimum) supports broadcasting. More about broadcasting [here](http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.broadcasting.html)\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The z tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [Minimum](#classtensorflow_1_1ops_1_1_minimum_1ac4adc49798a67cf191a5deb756d98fa7)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` x, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` y)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_minimum_1af0c9c2dc2932a392a4a30dc56da13f16) | [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [z](#classtensorflow_1_1ops_1_1_minimum_1add0714b5554238b895f86d531b850e5a) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_minimum_1a50bb9da9fa970fe09f25ffc20ca41a21)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_minimum_1afe13a05bbfdb38633d5277e3d665c164)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_minimum_1aca67ef549ec1578463f5a2a898acb3b5)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### z\n\n```text\n::tensorflow::Output z\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### Minimum\n\n```gdscript\n Minimum(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input x,\n ::tensorflow::Input y\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]
