tensorflow::ops

Résumé

Typedefs
Mul	typedef Multiply
Neg	typedef Negate
ReduceAll	typedef All
ReduceAny	typedef Any
ReduceMax	typedef Max
ReduceMean	typedef Mean
ReduceMin	typedef Min
ReduceProd	typedef Prod
ReduceSum	typedef Sum
Sub	typedef Subtract

Fonctions
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 Couleur à utiliser pour les pixels dont les valeurs ne sont pas finies.
Const (const Scope & scope, const Input::Initializer & val)	Output
Const (const Scope & scope, const T & v, const TensorShape shape)	Output
Const (const Scope & scope, const std::initializer_list< T > & v, const TensorShape shape)	Output
ConstFromProto (const Scope & scope, const TensorProto & proto)	Output
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 Nombre maximal d'éléments du lot pour lesquels générer des images.

Cours
tensorflow::ops::Abandonner	Lever une exception pour interrompre le processus lors de son appel.
tensorflow::ops::Abs	Calcule la valeur absolue d'un tenseur.
tensorflow::ops::AccumulateNV2	Renvoie la somme élément par élément d'une liste de tenseurs.
tensorflow::ops::AccumulatorApplyGradient	Applique un gradient à un accumulateur donné.
tensorflow::ops::AccumulatorNumAccumulated	Renvoie le nombre de gradients agrégés dans les accumulateurs donnés.
tensorflow::ops::AccumulatorSetGlobalStep	Met à jour l'accumulateur avec une nouvelle valeur pour global_step.
tensorflow::ops::AccumulatorTakeGradient	Extrait le gradient moyen dans l' accumulateur conditionnel donné.
tensorflow::ops::Acos	Calcule acos de x élément par élément.
tensorflow::ops::Acosh	Calcule l'inverse du cosinus hyperbolique de x élément par élément.
tensorflow::ops::Ajouter	Renvoie x + y élément par élément.
tensorflow::ops::AddManySparseToTensorsMap	Ajoute un SparseTensor N mini-lots à un SparseTensorsMap , renvoie N descripteurs.
tensorflow::ops::AddN	Additionnez tous les tenseurs d'entrée élément par élément.
tensorflow::ops::AddSparseToTensorsMap	Ajouter un SparseTensor à un SparseTensorsMap renvoie son descripteur.
tensorflow::ops::AddV2	Renvoie x + y élément par élément.
tensorflow::ops::AjusterContraste	Ajustez le contraste d'une ou plusieurs images.
tensorflow::ops::AjusterHue	Ajustez la teinte d'une ou plusieurs images.
tensorflow::ops::AjusterSaturation	Ajustez la saturation d'une ou plusieurs images.
tensorflow:: ops:: Tous	Calcule le « ET logique » des éléments à travers les dimensions d'un tenseur.
tensorflow::ops::AllCandidateSampler	Génère des étiquettes pour l'échantillonnage des candidats avec une distribution unigramme apprise.
tensorflow::ops::Angle	Renvoie l'argument d'un nombre complexe.
tensorflow::ops::Any	Calcule le «ou logique» des éléments à travers les dimensions d'un tenseur.
tensorflow :: ops :: ApplyAdadelta	Mettre à jour '*var' selon le schéma adadelta.
tensorflow::ops::AppliquerAdagrad	Mettre à jour '*var' selon le schéma adagrad.
tensorflow::ops::AppliquerAdagradDA	Mettre à jour '*var' selon le schéma adagrad proximal.
tensorflow::ops::AppliquerAdam	Mettre à jour '*var' selon l'algorithme Adam.
tensorflow::ops::AppliquerAjouterSign	Mettez à jour '*var' conformément à la mise à jour d'AddSign.
tensorflow::ops::AppliquerRMSPropCentrée	Mettre à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp centré.
tensorflow::ops::AppliquerFtrl	Mettre à jour '*var' selon le schéma proximal Ftrl.
tensorflow::ops::AppliquerFtrlV2	Mettre à jour '*var' selon le schéma proximal Ftrl.
tensorflow::ops::AppliquerDescendanceDeGradient	Mettez à jour '*var' en soustrayant 'alpha' * 'delta' de celui-ci.
tensorflow::ops::AppliquerMomentum	Mettre à jour '*var' selon le schéma de momentum.
tensorflow::ops::AppliquerPowerSign	Mettez à jour '*var' conformément à la mise à jour d'AddSign.
tensorflow::ops::AppliquerAdagradProximal	Mettre à jour '*var' et '*accum' selon FOBOS avec le taux d'apprentissage Adagrad.
tensorflow::ops::AppliquerDescendanceDeGradientProximal	Mettre à jour '*var' en tant qu'algorithme FOBOS avec un taux d'apprentissage fixe.
tensorflow::ops::AppliquerRMSProp	Mettre à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp.
tensorflow::ops::ApproximateEqual	Renvoie la valeur de vérité de abs(xy) < tolérance élément par élément.
tensorflow::ops::ArgMax	Renvoie l'indice ayant la valeur la plus élevée parmi les dimensions d'un tenseur.
tensorflow::ops::ArgMin	Renvoie l'indice ayant la plus petite valeur parmi les dimensions d'un tenseur.
tensorflow::ops::AsString	Convertit chaque élément du tenseur donné en chaîne de caractères.
tensorflow::ops::Asin	Calcule l'arcsinus trigonométrique de x élément par élément.
tensorflow::ops::Asinh	Calcule l'inverse du sinus hyperbolique de x élément par élément.
tensorflow::ops::Assert	Affirme que la condition donnée est vraie.
tensorflow::ops::Assigner	Mettez à jour 'ref' en lui attribuant la valeur 'value'.
tensorflow::ops::AssignAdd	Mettez à jour 'ref' en y ajoutant 'value'.
tensorflow::ops::AssignSub	Mettez à jour 'ref' en soustrayant 'value' de celui-ci.
tensorflow::ops::Atan	Calcule l'inverse tangente trigonométrique de x élément par élément.
tensorflow::ops::Atan2	Calcule l'arctangente de y/x élément par élément, en respectant les signes des arguments.
tensorflow::ops::Atanh	Calcule l'inverse de la tangente hyperbolique de x élément par élément.
tensorflow::ops::AvgPool	Effectue un regroupement moyen sur les données d'entrée.
tensorflow::ops::AvgPool3D	Effectue un regroupement moyen 3D sur l'entrée.
tensorflow::ops::AvgPool3DGrad	Calcule les gradients de la fonction de regroupement moyen.
tensorflow::ops::Barrière	Définit une barrière qui persiste lors de différentes exécutions du graphe.
tensorflow::ops::BarrierClose	Ferme la barrière indiquée.
tensorflow::ops::BarrierIncompleteSize	Calcule le nombre d'éléments incomplets dans la barrière donnée.
tensorflow::ops::BarrierInsertMany	Pour chaque clé, attribue la valeur correspondante au composant spécifié.
tensorflow::ops::BarrierReadySize	Calcule le nombre d'éléments complets dans la barrière donnée.
tensorflow::ops::BarrierTakeMany	Prend le nombre donné d'éléments complétés d'une barrière.
tensorflow::ops::BatchMatMul	Multiplie des tranches de deux tenseurs par lots.
tensorflow::ops::BatchMatMulV2	Multiplie des tranches de deux tenseurs par lots.
tensorflow::ops::BatchToSpace	BatchToSpace pour les tenseurs 4D de type T.
tensorflow::ops::BatchToSpaceND	BatchToSpace pour les tenseurs ND de type T.
tensorflow::ops::BesselI0e	Calcule la fonction de Bessel i0e de x élément par élément.
tensorflow::ops::BesselI1e	Calcule la fonction de Bessel i1e de x élément par élément.
tensorflow::ops::Betainc	Calculer l'intégrale bêta incomplète régularisée \(I_x(a, b)\).
tensorflow::ops::BiasAdd	Ajoute bias à value .
tensorflow::ops::BiasAddGrad	L'opération inverse pour « BiasAdd » sur le tenseur « bias ».
tensorflow::ops::Bincount	Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers.
tensorflow::ops::Bitcast	Bitcasts convertit un tenseur d'un type à un autre sans copier les données.
tensorflow::ops::BroadcastDynamicShape	Renvoie la forme de s0 op s1 avec diffusion.
tensorflow::ops::DiffusionÀ	Diffuser un tableau pour une forme compatible.
tensorflow::ops::Bucketize	Regroupe les « entrées » en fonction des « limites ».
tensorflow::ops::Cast	Convertir x de type SrcT en y de DstT.
tensorflow::ops::Ceil	Renvoie le plus petit entier, élément par élément, non inférieur à x.
tensorflow::ops::CheckNumerics	Vérifie si un tenseur contient des valeurs NaN et Inf.
tensorflow::ops::ClipByValue	Limite les valeurs du tenseur à un minimum et un maximum spécifiés.
tensorflow::ops::CombinedNonMaxSuppression	Sélectionne de manière gourmande un sous-ensemble de boîtes englobantes dans l'ordre décroissant du score.
tensorflow::ops::CompareAndBitpack	Comparez les valeurs d' input au threshold et regroupez les bits résultants dans un uint8 .
tensorflow::ops::Complexe	Convertit deux nombres réels en un nombre complexe.
tensorflow::ops::ComplexAbs	Calcule la valeur absolue complexe d'un tenseur.
tensorflow::ops::ComputeAccidentalHits	Calcule les identifiants des positions dans sampled_candidates qui correspondent à true_labels.
tensorflow::ops::Concat	Concaténe les tenseurs selon une dimension.
tensorflow::ops::ConditionalAccumulator	Un accumulateur conditionnel pour l'agrégation des gradients.
tensorflow::ops::Conj	Renvoie le conjugué complexe d'un nombre complexe.
tensorflow::ops::ConjugateTranspose	Mélanger les dimensions de x selon une permutation et conjuguer le résultat.
tensorflow::ops::ControlTrigger	Ne fait rien.
tensorflow::ops::Conv2D	Calcule une convolution 2D à partir de tenseurs input et filter 4D.
tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter	Calcule les gradients de convolution par rapport au filtre.
tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput	Calcule les gradients de convolution par rapport à l'entrée.
tensorflow::ops::Conv3D	Calcule une convolution 3D à partir de tenseurs input et filter 5D.
tensorflow::ops::Conv3DBackpropFilterV2	Calcule les gradients de la convolution 3D par rapport au filtre.
tensorflow::ops::Conv3DBackpropInputV2	Calcule les gradients de la convolution 3D par rapport à l'entrée.
tensorflow::ops::Cos	Calcule le cosinus de x élément par élément.
tensorflow::ops::Cosh	Calcule le cosinus hyperbolique de x élément par élément.
tensorflow::ops::CountUpTo	Incrémente 'ref' jusqu'à ce qu'il atteigne 'limit'.
tensorflow::ops::CropAndResize	Extrait des zones de l'image tensorielle d'entrée et les redimensionne.
tensorflow::ops::CropAndResizeGradBoxes	Calcule le gradient de l'opération crop_and_resize par rapport au tenseur des boîtes d'entrée.
tensorflow::ops::CropAndResizeGradImage	Calcule le gradient de l'opération crop_and_resize par rapport au tenseur d'image d'entrée.
tensorflow::ops::Cross	Calculer le produit croisé par paires.
tensorflow::ops::Cumprod	Calculer le produit cumulatif du tenseur x le long de axis .
tensorflow::ops::Cumsum	Calculer la somme cumulative du tenseur x le long de axis .
tensorflow::ops::DataFormatDimMap	Renvoie l'index de dimension dans le format de données de destination donné.
tensorflow::ops::DataFormatVecPermute	Renvoie le vecteur/tenseur permuté au format de données de destination donné.
tensorflow::ops::DebugGradientIdentity	Opération d'identité pour le débogage des gradients.
tensorflow::ops::DebugGradientRefIdentity	Opération d'identité pour le débogage des gradients.
tensorflow::ops::DecodeAndCropJpeg	Décodez et recadrez une image encodée en JPEG vers un tenseur uint8.
tensorflow::ops::DecodeBase64	Décodez les chaînes de caractères encodées en base64 compatibles avec le Web.
tensorflow::ops::DecodeBmp	Décodez la première image d'une image encodée au format BMP en un tenseur uint8.
tensorflow::ops::DecodeCSV	Convertir les enregistrements CSV en tenseurs.
tensorflow::ops::DecodeCompressed	Décompressez les chaînes.
tensorflow::ops::DecodeGif	Décodez la ou les images d'une image encodée au format GIF en un tenseur uint8.
tensorflow::ops::DecodeJSONExample	Convertir les enregistrements d'exemple encodés en JSON en chaînes de protocole binaires.
tensorflow::ops::DecodeJpeg	Décodez une image encodée en JPEG en un tenseur uint8.
tensorflow::ops::DecodePaddedRaw	Réinterpréter les octets d'une chaîne de caractères comme un vecteur de nombres.
tensorflow::ops::DecodePng	Décodez une image encodée au format PNG en un tenseur uint8 ou uint16.
tensorflow::ops::DecodeRaw	Réinterpréter les octets d'une chaîne de caractères comme un vecteur de nombres.
tensorflow::ops::DeepCopy	Crée une copie de x .
tensorflow::ops::SupprimerSessionTensor	Supprimez le tenseur spécifié par son descripteur dans la session.
tensorflow::ops::ProfondeurDansL'Espace	ProfondeurToSpace pour les tenseurs de type T.
tensorflow::ops::Convolution2D native en profondeur	Calcule une convolution en profondeur 2D à partir de tenseurs input et filter 4D.
tensorflow::ops::Filtre de rétropropagation natif DepthwiseConv2d	Calcule les gradients de la convolution en profondeur par rapport au filtre.
tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNativeBackpropInput	Calcule les gradients de la convolution en profondeur par rapport à l'entrée.
tensorflow::ops::Déquantifier	Déquantifier le tenseur 'input' en un tenseur flottant.
tensorflow::ops::DésérialiserManySparse	Désérialiser et concaténer SparseTensors à partir d'un mini-lot sérialisé.
tensorflow::ops::DésérialiserSparse	Désérialiser les objets SparseTensor .
tensorflow::ops::DestroyTemporaryVariable	Détruit la variable temporaire et renvoie sa valeur finale.
tensorflow::ops::diag	Renvoie un tenseur diagonal avec des valeurs diagonales données.
tensorflow::ops::DiagPart	Renvoie la partie diagonale du tenseur.
tensorflow::ops::Digamma	Calcule Psi, la dérivée de Lgamma (le logarithme de la valeur absolue de.
tensorflow::ops::Dilation2D	Calcule la dilatation en niveaux de gris des tenseurs input 4D et filter 3D.
tensorflow::ops::Filtre de rétropropagation2D	Calcule le gradient de dilatation morphologique 2D par rapport au filtre.
tensorflow::ops::Dilation2DBackpropInput	Calcule le gradient de dilatation morphologique 2D par rapport à l'entrée.
tensorflow::ops::div	Renvoie x / y élément par élément.
tensorflow::ops::DivNoNan	Renvoie 0 si le dénominateur est nul.
tensorflow::ops::DrawBoundingBoxes	Tracer des cadres de délimitation sur un lot d'images.
tensorflow::ops::DrawBoundingBoxesV2	Tracer des cadres de délimitation sur un lot d'images.
tensorflow::ops::DynamicPartition	Partitionne data en num_partitions tenseurs en utilisant les indices des partitions .
tensorflow::ops::DynamicStitch	Entrelacez les valeurs des tenseurs data en un seul tenseur.
tensorflow::ops::EditDistance	Calcule la distance d'édition de Levenshtein (éventuellement normalisée).
tensorflow::ops::Elu	Calcule une fonction linéaire exponentielle : exp(features) - 1 si < 0, features sinon.
tensorflow::ops::Vide	Crée un tenseur ayant la forme donnée.
tensorflow::ops::EncodeBase64	Encodez les chaînes de caractères au format base64 sécurisé pour le Web.
tensorflow::ops::EncodeJpeg	Encoder une image au format JPEG.
tensorflow::ops::EncodeJpegVariableQuality	Encoder l'image d'entrée au format JPEG avec la qualité de compression spécifiée.
tensorflow::ops::EncodePng	Encoder une image au format PNG.
tensorflow::ops::EnsureShape	Garantit que la forme du tenseur correspond à la forme attendue.
tensorflow::ops::égal	Renvoie la valeur de vérité de (x == y) élément par élément.
tensorflow::ops::Erf	Calcule la fonction d'erreur de Gauss de x élément par élément.
tensorflow::ops::Erfc	Calcule la fonction d'erreur complémentaire de x élément par élément.
tensorflow::ops::EuclideanNorm	Calcule la norme euclidienne des éléments à travers les dimensions d'un tenseur.
tensorflow::ops::Exp	Calcule l'exponentielle de x élément par élément.
tensorflow::ops::ExpandDims	Insère une dimension de 1 dans la forme d'un tenseur.
tensorflow::ops::Expm1	Calcule exp(x) - 1 élément par élément.
tensorflow::ops::ExtractGlimpse	Extrait un aperçu du tenseur d'entrée.
tensorflow::ops::ExtractImagePatches	Extraire patches images et les placer dans la dimension de sortie « profondeur ».
tensorflow::ops::ExtractJpegShape	Extraire les informations de forme d'une image encodée en JPEG.
tensorflow::ops::ExtractVolumePatches	Extraire patches de input et les placer dans la dimension de sortie « profondeur ».
tensorflow::ops::FIFOQueue	Une file d'attente qui produit les éléments dans l'ordre premier entré, premier sorti.
tensorflow::ops::Fait	Afficher un fait concernant les factorielles.
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxArgs	Quantifiez de manière fictive le tenseur « inputs », de type float, vers un tenseur « outputs » du même type.
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	Calculer les gradients pour une opération FakeQuantWithMinMaxArgs .
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVars	Quantification simulée du tenseur « inputs » de type float via min des scalaires float globaux
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsGradient	Calculer les gradients pour une opération FakeQuantWithMinMaxVars .
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	Quantifiez de manière factice le tenseur 'inputs' de type float et l'une des formes : [d] ,.
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient	Calculer les gradients pour une opération FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel .
tensorflow::ops::Remplissage	Crée un tenseur rempli d'une valeur scalaire.
tensorflow::ops::Empreinte digitale	Génère des valeurs d'empreinte digitale.
tensorflow::ops::FixedLengthRecordReader	Un lecteur qui produit des enregistrements de longueur fixe à partir d'un fichier.
tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler	Génère des étiquettes pour l'échantillonnage des candidats avec une distribution unigramme apprise.
tensorflow::ops::Sol	Renvoie le plus grand entier élément par élément, inférieur ou égal à x.
tensorflow::ops::FloorDiv	Renvoie x // y élément par élément.
tensorflow::ops::FloorMod	Renvoie le reste de la division élément par élément.
tensorflow::ops::FractionalAvgPool	Effectue un regroupement par moyenne fractionnaire sur les données d'entrée.
tensorflow::ops::FractionalMaxPool	Effectue un regroupement maximal fractionnel sur l'entrée.
tensorflow::ops::FusedBatchNorm	Normalisation par lots.
tensorflow::ops::FusedBatchNormGrad	Gradient pour la normalisation par lots.
tensorflow::ops::FusedBatchNormGradV2	Gradient pour la normalisation par lots.
tensorflow::ops::FusedBatchNormGradV3	Gradient pour la normalisation par lots.
tensorflow::ops::FusedBatchNormV2	Normalisation par lots.
tensorflow::ops::FusedBatchNormV3	Normalisation par lots.
tensorflow::ops::FusedPadConv2D	Effectue un remplissage en tant que prétraitement lors d'une convolution.
tensorflow::ops::FusedResizeAndPadConv2D	Effectue un redimensionnement et un remplissage en tant que prétraitement lors d'une convolution.
tensorflow::ops::Gather	Rassemblez les tranches de params en fonction indices .
tensorflow::ops::GatherNd	Rassemblez les tranches de params dans un tenseur dont la forme est spécifiée par indices .
tensorflow::ops::GatherV2	Rassemblez les tranches de l' axis des params en fonction indices .
tensorflow::ops::GetSessionHandle	Stockez le tenseur d'entrée dans l'état de la session actuelle.
tensorflow::ops::GetSessionHandleV2	Stockez le tenseur d'entrée dans l'état de la session actuelle.
tensorflow::ops::GetSessionTensor	Récupérez la valeur du tenseur spécifié par son descripteur.
tensorflow::ops::Plus grand	Renvoie la valeur de vérité de (x > y) élément par élément.
tensorflow::ops::GreaterEqual	Renvoie la valeur de vérité de (x >= y) élément par élément.
tensorflow::ops::GarantieConst	Garantit à l'environnement d'exécution TF que le tenseur d'entrée est constant.
tensorflow::ops::HSVToRGB	Convertir une ou plusieurs images du format HSV au format RGB.
tensorflow::ops::HistogramFixedWidth	Renvoyer l'histogramme des valeurs.
tensorflow::ops::HistogramSummary	Génère un tampon de protocole Summary avec un histogramme.
tensorflow::ops::Identité	Renvoie un tenseur ayant la même forme et le même contenu que le tenseur ou la valeur d'entrée.
tensorflow::ops::IdentityN	Renvoie une liste de tenseurs ayant les mêmes formes et le même contenu que l'entrée.
tensorflow::ops::IdentityReader	Un lecteur qui renvoie le travail en file d'attente à la fois comme clé et comme valeur.
tensorflow::ops::Igamma	Calculer la fonction Gamma incomplète régularisée inférieure P(a, x) .
tensorflow::ops::Igammac	Calculer la fonction Gamma incomplète régularisée supérieure Q(a, x) .
tensorflow::ops::Image	Renvoie la partie imaginaire d'un nombre complexe.
tensorflow::ops::ImmutableConst	Renvoie un tenseur immuable depuis la zone mémoire.
tensorflow::ops::InTopK	Indique si les cibles figurent parmi les K meilleures prédictions.
tensorflow::ops::InTopKV2	Indique si les cibles figurent parmi les K meilleures prédictions.
tensorflow::ops::InplaceAdd	Ajoute v dans les lignes spécifiées de x.
tensorflow::ops::InplaceSub	Soustrait v dans les lignes spécifiées de x .
tensorflow : ops : InplaceUpdate	Met à jour les lignes spécifiées avec les valeurs de v .
tensorflow::ops::Inv	Calcule l'inverse de x élément par élément.
tensorflow::ops::InvertPermutation	Calcule la permutation inverse d'un tenseur.
tensorflow::ops::IsFinite	Renvoie les éléments finis de x.
tensorflow::ops::IsInf	Renvoie quels éléments de x sont Inf.
tensorflow::ops::IsNan	Renvoie les éléments de x qui sont NaN.
tensorflow::ops::IsVariableInitialized	Vérifie si un tenseur a été initialisé.
tensorflow::ops::L2Loss	Perte de niveau 2.
tensorflow::ops::LMDBReader	Un lecteur qui extrait les enregistrements d'un fichier LMDB.
tensorflow::ops::LRN	Normalisation de la réponse locale.
tensorflow::ops::ÉchantillonneurCandidatUnigrammeAppris	Génère des étiquettes pour l'échantillonnage des candidats avec une distribution unigramme apprise.
tensorflow::ops::Moins	Renvoie la valeur de vérité de (x < y) élément par élément.
tensorflow::ops::LessEqual	Renvoie la valeur de vérité de (x <= y) élément par élément.
tensorflow::ops::Lgamma	Calcule le logarithme de la valeur absolue de Gamma(x) élément par élément.
tensorflow::ops::LinSpace	Génère des valeurs dans un intervalle.
tensorflow::ops::Log	Calcule le logarithme naturel de x élément par élément.
tensorflow::ops::Log1p	Calcule le logarithme naturel de (1 + x) élément par élément.
tensorflow::ops::LogSoftmax	Calcule les activations logarithmiques softmax.
tensorflow::ops::LogUniformCandidateSampler	Génère des étiquettes pour l'échantillonnage des candidats avec une distribution log-uniforme.
tensorflow::ops::LogicalEt	Renvoie la valeur de vérité de x ET y élément par élément.
tensorflow::ops::LogicalNot	Renvoie la valeur de vérité de NOT x élément par élément.
tensorflow::ops::LogicalOr	Renvoie la valeur de vérité de x OU y élément par élément.
tensorflow::ops::LoopCond	Transmet l'entrée à la sortie.
tensorflow::ops::MapClear	L'opération supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent.
tensorflow::ops::MapIncompleteSize	Op renvoie le nombre d'éléments incomplets dans le conteneur sous-jacent.
tensorflow::ops::MapPeek	Op consulte les valeurs associées à la clé spécifiée.
tensorflow::ops::taille de la carte	Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent.
tensorflow::ops::MapStage	Étape (clé, valeurs) dans le conteneur sous-jacent qui se comporte comme une table de hachage.
tensorflow::ops::MapUnstage	L'opération supprime et renvoie les valeurs associées à la clé.
tensorflow::ops::MapUnstageNoKey	L'opération supprime et renvoie un (clé, valeur) aléatoire
tensorflow::ops::MatMul	Multipliez la matrice « a » par la matrice « b ».
tensorflow::ops::MatchingFiles	Renvoie l'ensemble des fichiers correspondant à un ou plusieurs modèles glob.
tensorflow::ops::Partie de bande matricielle	Copiez un tenseur définissant tout ce qui se trouve en dehors d'une bande centrale dans chaque matrice la plus interne.
tensorflow::ops::MatrixDiag	Renvoie un tenseur diagonal par lots avec des valeurs diagonales par lots données.
tensorflow::ops::Partie de diagnostic de matrice	Renvoie la partie diagonale par lots d'un tenseur par lots.
tensorflow::ops::MatrixDiagPartV2	Renvoie la partie diagonale par lots d'un tenseur par lots.
tensorflow::ops::MatrixDiagV2	Renvoie un tenseur diagonal par lots avec les valeurs diagonales par lots données.
tensorflow::ops::MatrixSetDiag	Renvoie un tenseur matriciel par lots avec de nouvelles valeurs diagonales par lots.
tensorflow::ops::MatrixSetDiagV2	Renvoie un tenseur matriciel par lots avec de nouvelles valeurs diagonales par lots.
tensorflow::ops::Max	Calcule le maximum des éléments sur toutes les dimensions d'un tenseur.
tensorflow::ops::MaxPool	Effectue un regroupement maximal sur l'entrée.
tensorflow::ops::MaxPool3D	Effectue un regroupement maximal 3D sur l'entrée.
tensorflow::ops::MaxPool3DGrad	Calcule les gradients de la fonction de max pooling.
tensorflow::ops::MaxPool3DGradGrad	Calcule les gradients du second ordre de la fonction de maxpooling.
tensorflow::ops::MaxPoolGradGrad	Calcule les gradients du second ordre de la fonction de maxpooling.
tensorflow::ops::MaxPoolGradGradV2	Calcule les gradients du second ordre de la fonction de maxpooling.
tensorflow::ops::MaxPoolGradGradWithArgmax	Calcule les gradients du second ordre de la fonction de maxpooling.
tensorflow::ops::MaxPoolGradV2	Calcule les gradients de la fonction de maxpooling.
tensorflow::ops::MaxPoolV2	Effectue un regroupement maximal sur l'entrée.
tensorflow::ops::MaxPoolWithArgmax	Effectue un regroupement maximal sur l'entrée et renvoie à la fois les valeurs maximales et les indices.
tensorflow::ops::Maximum	Renvoie le maximum de x et y (c'est-à-dire
tensorflow::ops::Moyenne	Calcule la moyenne des éléments sur toutes les dimensions d'un tenseur.
tensorflow::ops::Fusion	Transmet la valeur d'un tenseur disponible des inputs à output .
tensorflow::ops::Résumé de la fusion	Fusionne les résumés.
tensorflow::ops::FusionnerV2Checkpoints	Spécifique au format V2 : fusionne les fichiers de métadonnées des points de contrôle fragmentés.
tensorflow::ops::min	Calcule le minimum des éléments sur toutes les dimensions d'un tenseur.
tensorflow::ops::Minimum	Renvoie le minimum de x et y (c'est-à-dire
tensorflow::ops::MirrorPad	Complète un tenseur avec des valeurs symétriques.
tensorflow::ops::Mod	Renvoie le reste de la division élément par élément.
tensorflow::ops::MulNoNan	Renvoie x * y élément par élément.
tensorflow::ops::Multinomial	Tire des échantillons d'une distribution multinomiale.
tensorflow::ops::Multiplier	Renvoie x * y élément par élément.
tensorflow::ops::Negate	Calcule les valeurs numériques négatives élément par élément.
tensorflow::ops::SuivantAprès	Renvoie la prochaine valeur représentable de x1 dans la direction de x2 , élément par élément.
tensorflow::ops::NextIteration	Rend ses données d'entrée disponibles pour l'itération suivante.
tensorflow::ops::NoOp	Ne fait rien.
tensorflow::ops::NonMaxSuppression	Sélectionne de manière gourmande un sous-ensemble de boîtes englobantes dans l'ordre décroissant du score.
tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV2	Sélectionne de manière gourmande un sous-ensemble de boîtes englobantes dans l'ordre décroissant du score.
tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV3	Sélectionne de manière gourmande un sous-ensemble de boîtes englobantes dans l'ordre décroissant du score.
tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV4	Sélectionne de manière gourmande un sous-ensemble de boîtes englobantes dans l'ordre décroissant du score.
tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV5	Sélectionne de manière gourmande un sous-ensemble de boîtes englobantes dans l'ordre décroissant du score.
tensorflow::ops::NonMaxSuppressionWithOverlaps	Sélectionne de manière gourmande un sous-ensemble de boîtes englobantes dans l'ordre décroissant du score.
tensorflow::ops::NotEqual	Renvoie la valeur de vérité de (x != y) élément par élément.
tensorflow::ops::NthElement	Trouve les valeurs de la statistique d'ordre n pour la dernière dimension.
tensorflow::ops::OneHot	Renvoie un tenseur one-hot.
tensorflow::ops::OnesLike	Renvoie un tenseur de uns ayant la même forme et le même type que x.
tensorflow::ops::OrderedMapClear	L'opération supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent.
tensorflow::ops::OrderedMapIncompleteSize	Op renvoie le nombre d'éléments incomplets dans le conteneur sous-jacent.
tensorflow::ops::OrderedMapPeek	Op consulte les valeurs associées à la clé spécifiée.
tensorflow::ops::OrderedMapSize	Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent.
tensorflow::ops::OrderedMapStage	Étape (clé, valeurs) dans le conteneur sous-jacent qui se comporte comme un ordonné.
tensorflow::ops::OrderedMapUnstage	L'opération supprime et renvoie les valeurs associées à la clé.
tensorflow::ops::OrderedMapUnstageNoKey	Op supprime et renvoie l'élément (clé, valeur) ayant la plus petite valeur.
tensorflow::ops::Pad	Complète un tenseur avec des zéros.
tensorflow::ops::PadV2	Rembourre un tenseur.
tensorflow::ops::PaddingFIFOQueue	Une file d'attente qui produit les éléments dans l'ordre premier entré, premier sorti.
tensorflow::ops::ParallelConcat	Concaténe une liste de N tenseurs le long de la première dimension.
tensorflow::ops::ParallelDynamicStitch	Entrelacez les valeurs des tenseurs data en un seul tenseur.
tensorflow::ops::ParameterizedTruncatedNormal	Génère des valeurs aléatoires issues d'une distribution normale.
tensorflow::ops::ParseExample	Transforme un vecteur de protos brain.Example (sous forme de chaînes de caractères) en tenseurs typés.
tensorflow::ops::ParseSequenceExample	Transforme un vecteur de protos brain.SequenceExample (sous forme de chaînes de caractères) en tenseurs typés.
tensorflow::ops::ParseSingleExample	Transforme un proto tf.Example (sous forme de chaîne de caractères) en tenseurs typés.
tensorflow::ops::ParseSingleSequenceExample	Transforme un proto brain.SequenceExample scalaire (sous forme de chaînes de caractères) en tenseurs typés.
tensorflow::ops::ParseTensor	Transforme un proto tensorflow.TensorProto sérialisé en un Tensor .
tensorflow::ops::Espace réservé	Une opération de substitution pour une valeur qui sera utilisée dans le calcul.
tensorflow::ops::PlaceholderWithDefault	Une opération de substitution qui transmet les input lorsque sa sortie n'est pas alimentée.
tensorflow::ops::Polygamma	Calculer la fonction polygamma \(^{(n)}(x)\).
tensorflow::ops::Pow	Calcule la puissance d'une valeur par rapport à une autre.
tensorflow::ops::PrévenirGradient	Une opération d'identité qui déclenche une erreur si un gradient est demandé.
tensorflow::ops::Impression	Affiche une liste de tenseurs.
tensorflow::ops::PrintV2	Affiche une chaîne de caractères scalaire.
tensorflow::ops::PriorityQueue	Une file d'attente qui produit des éléments triés selon la valeur de leur premier composant.
tensorflow::ops::Prod	Calcule le produit des éléments à travers les dimensions d'un tenseur.
tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2	Quantifie puis déquantifie un tenseur.
tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV3	Quantifie puis déquantifie un tenseur.
tensorflow::ops::QuantizeDownAndShrinkRange	Convertissez le tenseur « entrée » quantifié en un tenseur « sortie » de précision inférieure, en utilisant le.
tensorflow::ops::QuantizeV2	Quantifier le tenseur « entrée » de type float en un tenseur « sortie » de type « T ».
tensorflow::ops::QuantizedAdd	Renvoie x + y élément par élément, en travaillant sur des tampons quantifiés.
tensorflow::ops::QuantizedAvgPool	Produit le pool moyen du tenseur d'entrée pour les types quantifiés.
tensorflow::ops::QuantizedBatchNormWithGlobalNormization	Normalisation par lots quantifiés.
tensorflow::ops::QuantizedBiasAdd	Ajoute un biais de tenseur au tenseur d'entrée pour les types quantifiés.
tensorflow::ops::QuantizedConcat	Concaténation de tenseurs quantifiés selon une dimension.
tensorflow::ops::QuantizedConv2D	Calcule une convolution 2D à partir d'une entrée 4D quantifiée et de tenseurs de filtre.
tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm	Normalisation des instances quantifiées.
tensorflow::ops::QuantizedMatMul	Effectuez une multiplication matricielle quantifiée de a par la matrice b .
tensorflow::ops::QuantizedMaxPool	Produit le pool maximal du tenseur d'entrée pour les types quantifiés.
tensorflow::ops::QuantizedMul	Renvoie x * y élément par élément, en travaillant sur des tampons quantifiés.
tensorflow::ops::QuantizedRelu	Calcule la fonction linéaire rectifiée quantifiée : max(features, 0)
tensorflow::ops::QuantizedRelu6	Calcule la fonction linéaire rectifiée quantifiée 6 : min(max(features, 0), 6)
tensorflow::ops::QuantizedReluX	Calcule la fonction linéaire rectifiée quantifiée X : min(max(features, 0), max_value)
tensorflow::ops::QuantizedResizeBilinear	Redimensionner images quantifiées à size en utilisant l'interpolation bilinéaire quantifiée.
tensorflow::ops::QueueClose	Ferme la file d'attente spécifiée.
tensorflow::ops::QueueDequeue	Défile un tuple d'un ou plusieurs tenseurs à partir de la file d'attente donnée.
tensorflow::ops::QueueDequeueMany	Défile n tuples d'un ou plusieurs tenseurs de la file d'attente donnée.
tensorflow::ops::QueueDequeueUpTo	Défile n tuples d'un ou plusieurs tenseurs de la file d'attente donnée.
tensorflow::ops::QueueEnqueue	Enfile un tuple d'un ou plusieurs tenseurs dans la file d'attente donnée.
tensorflow::ops::QueueEnqueueMany	Enfile zéro ou plusieurs tuples d'un ou plusieurs tenseurs dans la file d'attente donnée.
tensorflow::ops::QueueIsClosed	Renvoie vrai si la file d'attente est fermée.
tensorflow::ops::QueueIsClosedV2	Renvoie vrai si la file d'attente est fermée.
tensorflow::ops::QueueSize	Calcule le nombre d'éléments dans la file d'attente donnée.
tensorflow::ops::RGBToHSV	Convertit une ou plusieurs images du format RGB au format HSV.
tensorflow::ops::RandomGamma	Génère des valeurs aléatoires issues de la ou des distributions Gamma décrites par alpha.
tensorflow::ops::RandomNormal	Génère des valeurs aléatoires issues d'une distribution normale.
tensorflow::ops::RandomPoissonV2	Génère des valeurs aléatoires issues de la ou des distributions de Poisson décrites par le taux.
tensorflow::ops::RandomShuffle	Mélange aléatoirement un tenseur le long de sa première dimension.
tensorflow::ops::RandomShuffleQueue	Une file d'attente qui randomise l'ordre des éléments.
tensorflow::ops::RandomUniform	Génère des valeurs aléatoires issues d'une distribution uniforme.
tensorflow::ops::RandomUniformInt	Génère des nombres entiers aléatoires suivant une distribution uniforme.
tensorflow::ops::Plage	Crée une séquence de nombres.
tensorflow::ops::ReadFile	Lit et affiche l'intégralité du contenu du fichier d'entrée.
tensorflow::ops::ReaderNumRecordsProduced	Renvoie le nombre d'enregistrements produits par ce lecteur.
tensorflow::ops::ReaderNumWorkUnitsCompleted	Renvoie le nombre d'unités de travail que ce lecteur a terminées à traiter.
tensorflow::ops::ReaderRead	Renvoie l'enregistrement suivant (paire clé, valeur) produit par un lecteur.
tensorflow::ops::ReaderReadUpTo	Renvoie jusqu'à num_records (clé, valeur) paires produites par un lecteur.
tensorflow::ops::ReaderReset	Restaurez un lecteur à son état initial propre.
tensorflow::ops::ReaderRestoreState	Restaurer un lecteur à un état précédemment enregistré.
tensorflow::ops::ReaderSerializeState	Produisez un tenseur de chaîne qui encode l'état d'un lecteur.
tensorflow::ops::Réel	Renvoie la partie réelle d'un nombre complexe.
tensorflow::ops::RealDiv	Renvoie x / y élément par élément pour les types réels.
tensorflow::ops::Réciproque	Calcule l'inverse de x élément par élément.
tensorflow::ops::EnregistrerEntrée	Émet des enregistrements aléatoires.
tensorflow::ops::ReduceJoin	Fusionne un tenseur de chaînes de caractères selon les dimensions données.
tensorflow::ops::RefNextIteration	Rend ses données d'entrée disponibles pour l'itération suivante.
tensorflow::ops::RefSelect	Transmet l'élément index ième des inputs à output .
tensorflow::ops::RefSwitch	Transmet les data du tenseur de référence au port de sortie déterminé par pred .
tensorflow::ops::RegexFullMatch	Vérifiez si l'entrée correspond au modèle d'expression régulière.
tensorflow::ops::RegexReplace	Remplace les occurrences de l'expression régulière du pattern dans input par la chaîne de remplacement fournie dans rewrite .
tensorflow::ops::Relu	Calcule le linéaire rectifié : max(features, 0) .
tensorflow::ops::Relu6	Calcule le linéaire rectifié 6 : min(max(features, 0), 6) .
tensorflow::ops::RequantizationRange	Calcule une plage qui couvre les valeurs réelles présentes dans un tenseur quantifié.
tensorflow::ops::Requantifier	Convertit le tenseur input quantifié en une output de précision inférieure.
tensorflow::ops::ResizeArea	Redimensionner images à size en utilisant l'interpolation de surface.
tensorflow::ops::ResizeBicubic	Redimensionner images à size en utilisant l'interpolation bicubique.
tensorflow::ops::RedimensionnerBilinear	Redimensionner images à size en utilisant l'interpolation bilinéaire.
tensorflow::ops::RedimensionnerLePlusProcheVoisin	Redimensionner images à size en utilisant l'interpolation du plus proche voisin.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdadelta	Mettre à jour '*var' selon le schéma adadelta.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdagrad	Mettre à jour '*var' selon le schéma adagrad.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdagradDA	Mettre à jour '*var' selon le schéma adagrad proximal.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdam	Mettre à jour '*var' selon l'algorithme Adam.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdamWithAmsgrad	Mettre à jour '*var' selon l'algorithme Adam.
tensorflow::ops::ResourceApplyAddSign	Mettez à jour '*var' conformément à la mise à jour d'AddSign.
tensorflow::ops::ResourceApplyCenteredRMSProp	Mettre à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp centré.
tensorflow::ops::ResourceApplyFtrl	Mettre à jour '*var' selon le schéma proximal Ftrl.
tensorflow::ops::ResourceApplyFtrlV2	Mettre à jour '*var' selon le schéma proximal Ftrl.
tensorflow::ops::ResourceApplyGradientDescent	Mettez à jour '*var' en soustrayant 'alpha' * 'delta' de celui-ci.
tensorflow::ops::ResourceApplyKerasMomentum	Mettre à jour '*var' selon le schéma de momentum.
tensorflow::ops::ResourceApplyMomentum	Mettre à jour '*var' selon le schéma de momentum.
tensorflow::ops::ResourceApplyPowerSign	Mettez à jour '*var' conformément à la mise à jour d'AddSign.
tensorflow::ops::ResourceApplyProximalAdagrad	Mettre à jour '*var' et '*accum' selon FOBOS avec le taux d'apprentissage Adagrad.
tensorflow::ops::ResourceApplyProximalGradientDescent	Mettre à jour '*var' en tant qu'algorithme FOBOS avec un taux d'apprentissage fixe.
tensorflow::ops::ResourceApplyRMSProp	Mettre à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp.
tensorflow::ops::ResourceCountUpTo	Incrémente la variable pointée par 'resource' jusqu'à ce qu'elle atteigne 'limit'.
tensorflow::ops::ResourceScatterNdAdd	Applique une addition clairsemée aux valeurs ou tranches individuelles d'une variable .
tensorflow::ops::ResourceScatterNdSub	Applique une soustraction clairsemée aux valeurs individuelles ou aux tranches d'une variable .
tensorflow::ops::ResourceScatterNdUpdate	Applique des mises à jour updates à des valeurs ou tranches individuelles au sein d'un ensemble donné.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdadelta	var : Doit provenir d'une Variable().
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagrad	Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' et '*accum' selon le schéma adagrad.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagradDA	Mettre à jour les entrées dans '*var' et '*accum' selon le schéma adagrad proximal.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyCenteredRMSProp	Mettre à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp centré.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrl	Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' selon le schéma Ftrl-proximal.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrlV2	Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' selon le schéma Ftrl-proximal.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyKerasMomentum	Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' et '*accum' selon le schéma de momentum.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyMomentum	Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' et '*accum' selon le schéma de momentum.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyProximalAdagrad	Entrées de mise à jour éparses dans '*var' et '*accum' selon l'algorithme FOBOS.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyProximalGradientDescent	Mise à jour clairsemée '*var' sous forme d'algorithme FOBOS avec taux d'apprentissage fixe.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyRMSProp	Mettre à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp.
tensorflow::ops::Restauration	Restaure un tenseur à partir de fichiers de point de contrôle.
tensorflow::ops::RestoreSlice	Restaure un tenseur à partir de fichiers de point de contrôle.
tensorflow::ops::RestoreV2	Restaure les tenseurs à partir d'un point de contrôle V2.
tensorflow::ops::Rint	Renvoie l'entier élément par élément le plus proche de x.
tensorflow::ops::Round	Arrondit les valeurs d'un tenseur à l'entier le plus proche, élément par élément.
tensorflow::ops::Rsqrt	Calcule l'inverse de la racine carrée de x élément par élément.
tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBox	Générer un cadre de délimitation unique et déformé aléatoirement pour une image.
tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBoxV2	Générer un cadre de délimitation unique et déformé aléatoirement pour une image.
tensorflow::ops::Sauvegarder	Enregistre les tenseurs d'entrée sur le disque.
tensorflow::ops::SaveSlices	Enregistre les tranches des tenseurs d'entrée sur le disque.
tensorflow::ops::SaveV2	Enregistre les tenseurs au format de point de contrôle V2.
tensorflow::ops::ScalarSummary	Génère un tampon de protocole Summary contenant des valeurs scalaires.
tensorflow::ops::ScaleAndTranslate	À FAIRE : ajouter le document.
tensorflow::ops::ScatterAdd	Ajoute des mises à jour éparses à une référence de variable.
tensorflow::ops::ScatterDiv	Divise une référence de variable par des mises à jour éparses.
tensorflow::ops::ScatterMax	Réduit les mises à jour éparses en une référence de variable à l'aide de l'opération max .
tensorflow::ops::ScatterMin	Réduit les mises à jour éparses en une référence de variable à l'aide de l'opération min .
tensorflow::ops::ScatterMul	Multiplie les mises à jour éparses en une référence de variable.
tensorflow::ops::ScatterNdAdd	Applique une addition clairsemée aux valeurs ou tranches individuelles d'une variable .
tensorflow::ops::ScatterNdSub	Applique une soustraction clairsemée aux valeurs individuelles ou aux tranches d'une variable .
tensorflow::ops::ScatterNdUpdate	Applique des mises à jour updates à des valeurs ou tranches individuelles au sein d'un ensemble donné.
tensorflow::ops::ScatterSub	Soustrait les mises à jour éparses d'une référence de variable.
tensorflow:: ops:: ScatterUpdate	Applies sparse updates to a variable reference.
tensorflow:: ops:: SegmentMax	Computes the maximum along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SegmentMean	Computes the mean along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SegmentMin	Computes the minimum along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SegmentProd	Computes the product along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SegmentSum	Computes the sum along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SelectV2	TODO: add doc.
tensorflow:: ops:: Selu	Computes scaled exponential linear: scale * alpha * (exp(features) - 1)
tensorflow:: ops:: SerializeManySparse	Serialize an N -minibatch SparseTensor into an [N, 3] Tensor object.
tensorflow:: ops:: SerializeSparse	Serialize a SparseTensor into a [3] Tensor object.
tensorflow:: ops:: SerializeTensor	Transforms a Tensor into a serialized TensorProto proto.
tensorflow:: ops:: SetDiff1D	Computes the difference between two lists of numbers or strings.
tensorflow:: ops:: ShardedFilename	Generate a sharded filename.
tensorflow:: ops:: ShardedFilespec	Generate a glob pattern matching all sharded file names.
tensorflow:: ops:: Sigmoid	Computes sigmoid of x element-wise.
tensorflow:: ops:: Sign	Returns an element-wise indication of the sign of a number.
tensorflow:: ops:: Sin	Computes sine of x element-wise.
tensorflow:: ops:: Sinh	Computes hyperbolic sine of x element-wise.
tensorflow:: ops:: Softmax	Computes softmax activations.
tensorflow::ops::SoftmaxCrossEntropyWithLogits	Calcule le coût d'entropie croisée softmax et les gradients à rétropropager.
tensorflow:: ops:: Softplus	Computes softplus: log(exp(features) + 1) .
tensorflow:: ops:: Softsign	Computes softsign: features / (abs(features) + 1) .
tensorflow:: ops:: SparseAccumulatorApplyGradient	Applies a sparse gradient to a given accumulator.
tensorflow:: ops:: SparseAccumulatorTakeGradient	Extracts the average sparse gradient in a SparseConditionalAccumulator .
tensorflow:: ops:: SparseAdd	Adds two SparseTensor objects to produce another SparseTensor .
tensorflow:: ops:: SparseAddGrad	The gradient operator for the SparseAdd op.
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdadelta	var : Doit provenir d'une Variable().
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagrad	Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme.
tensorflow::ops::SparseApplyAdagradDA	Mettre à jour les entrées dans '*var' et '*accum' selon le schéma adagrad proximal.
tensorflow:: ops:: SparseApplyCenteredRMSProp	Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm.
tensorflow::ops::SparseApplyFtrl	Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' selon le schéma Ftrl-proximal.
tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrlV2	Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' selon le schéma Ftrl-proximal.
tensorflow:: ops:: SparseApplyMomentum	Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme.
tensorflow:: ops:: SparseApplyProximalAdagrad	Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm.
tensorflow::ops::SparseApplyProximalGradientDescent	Mise à jour clairsemée '*var' sous forme d'algorithme FOBOS avec taux d'apprentissage fixe.
tensorflow:: ops:: SparseApplyRMSProp	Update '*var' according to the RMSProp algorithm.
tensorflow:: ops:: SparseConcat	Concatenates a list of SparseTensor along the specified dimension.
tensorflow:: ops:: SparseConditionalAccumulator	A conditional accumulator for aggregating sparse gradients.
tensorflow::ops::SparseCross	Génère un vecteur creux à partir d'une liste de tenseurs creux et denses.
tensorflow:: ops:: SparseDenseCwiseAdd	Adds up a SparseTensor and a dense Tensor , using these special rules:
tensorflow:: ops:: SparseDenseCwiseDiv	Component-wise divides a SparseTensor by a dense Tensor .
tensorflow:: ops:: SparseDenseCwiseMul	Component-wise multiplies a SparseTensor by a dense Tensor .
tensorflow:: ops:: SparseFillEmptyRows	Fills empty rows in the input 2-D SparseTensor with a default value.
tensorflow:: ops:: SparseFillEmptyRowsGrad	The gradient of SparseFillEmptyRows .
tensorflow:: ops:: SparseMatMul	Multiply matrix "a" by matrix "b".
tensorflow::ops::SparseReduceMax	Calcule le maximum des éléments sur toutes les dimensions d'un SparseTensor.
tensorflow:: ops:: SparseReduceMaxSparse	Calcule le maximum des éléments sur toutes les dimensions d'un SparseTensor.
tensorflow:: ops:: SparseReduceSum	Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor.
tensorflow:: ops:: SparseReduceSumSparse	Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor.
tensorflow:: ops:: SparseReorder	Reorders a SparseTensor into the canonical, row-major ordering.
tensorflow:: ops:: SparseReshape	Reshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentMean	Computes the mean along sparse segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentMeanGrad	Computes gradients for SparseSegmentMean .
tensorflow:: ops:: SparseSegmentMeanWithNumSegments	Computes the mean along sparse segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSqrtN	Calcule la somme le long de segments clairsemés d'un tenseur divisé par la racine carrée de N.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSqrtNGrad	Computes gradients for SparseSegmentSqrtN .
tensorflow::ops::SparseSegmentSqrtNWithNumSegments	Calcule la somme le long de segments clairsemés d'un tenseur divisé par la racine carrée de N.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSum	Computes the sum along sparse segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSumWithNumSegments	Computes the sum along sparse segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SparseSlice	Slice a SparseTensor based on the start and size .
tensorflow:: ops:: SparseSliceGrad	The gradient operator for the SparseSlice op.
tensorflow:: ops:: SparseSoftmax	Applies softmax to a batched ND SparseTensor .
tensorflow:: ops:: SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits	Calcule le coût d'entropie croisée softmax et les gradients à rétropropager.
tensorflow:: ops:: SparseSparseMaximum	Returns the element-wise max of two SparseTensors.
tensorflow:: ops:: SparseSparseMinimum	Returns the element-wise min of two SparseTensors.
tensorflow:: ops:: SparseSplit	Split a SparseTensor into num_split tensors along one dimension.
tensorflow:: ops:: SparseTensorDenseAdd	Adds up a SparseTensor and a dense Tensor , producing a dense Tensor .
tensorflow:: ops:: SparseTensorDenseMatMul	Multiply SparseTensor (of rank 2) "A" by dense matrix "B".
tensorflow:: ops:: Sqrt	Computes square root of x element-wise.
tensorflow:: ops:: Square	Computes square of x element-wise.
tensorflow:: ops:: SquaredDifference	Returns (x - y)(x - y) element-wise.
tensorflow:: ops:: Stack	Packs a list of N rank- R tensors into one rank- (R+1) tensor.
tensorflow:: ops:: Stage	Stage values similar to a lightweight Enqueue.
tensorflow::ops::StageClear	L'opération supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent.
tensorflow:: ops:: StagePeek	Op peeks at the values at the specified index.
tensorflow::ops::StageSize	Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent.
tensorflow::ops::StringFormat	Formate un modèle de chaîne de caractères à l'aide d'une liste de tenseurs.
tensorflow:: ops:: StringJoin	Joins the strings in the given list of string tensors into one tensor;.
tensorflow:: ops:: StringLength	String lengths of input .
tensorflow:: ops:: StringLower	TODO: add doc.
tensorflow:: ops:: StringNGrams	Creates ngrams from ragged string data.
tensorflow:: ops:: StringSplit	Split elements of input based on delimiter into a SparseTensor .
tensorflow:: ops:: StringSplitV2	Split elements of source based on sep into a SparseTensor .
tensorflow:: ops:: StringStrip	Strip leading and trailing whitespaces from the Tensor .
tensorflow:: ops:: StringToHashBucket	Convertit chaque chaîne de caractères du tenseur d'entrée en son hachage modulo un certain nombre de compartiments.
tensorflow::ops::StringToHashBucketFast	Convertit chaque chaîne de caractères du tenseur d'entrée en son hachage modulo un certain nombre de compartiments.
tensorflow:: ops:: StringToHashBucketStrong	Convertit chaque chaîne de caractères du tenseur d'entrée en son hachage modulo un certain nombre de compartiments.
tensorflow:: ops:: StringToNumber	Converts each string in the input Tensor to the specified numeric type.
tensorflow:: ops:: StringUpper	TODO: add doc.
tensorflow:: ops:: Substr	Return substrings from Tensor of strings.
tensorflow:: ops:: Subtract	Returns x - y element-wise.
tensorflow:: ops:: Sum	Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.
tensorflow::ops::Switch	Transmet data au port de sortie déterminé par pred .
tensorflow:: ops:: TFRecordReader	A Reader that outputs the records from a TensorFlow Records file.
tensorflow:: ops:: TakeManySparseFromTensorsMap	Converts a sparse representation into a dense tensor.
tensorflow:: ops:: Tan	Computes tan of x element-wise.
tensorflow:: ops:: Tanh	Computes hyperbolic tangent of x element-wise.
tensorflow:: ops:: TemporaryVariable	Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step.
tensorflow:: ops:: TensorArray	An array of Tensors of given size.
tensorflow:: ops:: TensorArrayClose	Delete the TensorArray from its resource container.
tensorflow:: ops:: TensorArrayConcat	Concat the elements from the TensorArray into value value .
tensorflow:: ops:: TensorArrayGather	Gather specific elements from the TensorArray into output value .
tensorflow:: ops:: TensorArrayGrad	Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle.
tensorflow:: ops:: TensorArrayGradWithShape	Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle.
tensorflow:: ops:: TensorArrayRead	Read an element from the TensorArray into output value .
tensorflow:: ops:: TensorArrayScatter	Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements.
tensorflow:: ops:: TensorArraySize	Get the current size of the TensorArray .
tensorflow:: ops:: TensorArraySplit	Split the data from the input value into TensorArray elements.
tensorflow:: ops:: TensorArrayWrite	Push an element onto the tensor_array.
tensorflow:: ops:: TensorSummary	Outputs a Summary protocol buffer with a tensor.
tensorflow::ops::TensorSummaryV2	Génère un tampon de protocole Summary contenant un tenseur et des données par plugin.
tensorflow:: ops:: TextLineReader	A Reader that outputs the lines of a file delimited by ' '.
tensorflow:: ops:: Timestamp	Provides the time since epoch in seconds.
tensorflow:: ops:: TopK	Finds values and indices of the k largest elements for the last dimension.
tensorflow:: ops:: TruncateDiv	Returns x / y element-wise for integer types.
tensorflow:: ops:: TruncateMod	Returns element-wise remainder of division.
tensorflow:: ops:: TruncatedNormal	Outputs random values from a truncated normal distribution.
tensorflow:: ops:: UnicodeScript	Determine the script codes of a given tensor of Unicode integer code points.
tensorflow:: ops:: UnicodeTranscode	Transcode the input text from a source encoding to a destination encoding.
tensorflow:: ops:: UniformCandidateSampler	Generates labels for candidate sampling with a uniform distribution.
tensorflow:: ops:: UnsortedSegmentJoin	Joins the elements of inputs based on segment_ids .
tensorflow:: ops:: UnsortedSegmentMax	Computes the maximum along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: UnsortedSegmentMin	Computes the minimum along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: UnsortedSegmentProd	Computes the product along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: UnsortedSegmentSum	Computes the sum along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: Unstage	Op is similar to a lightweight Dequeue.
tensorflow::ops::Variable	Conserve l'état sous la forme d'un tenseur qui persiste d'une étape à l'autre.
tensorflow:: ops:: Where	Reshapes a quantized tensor as per the Reshape op.
tensorflow:: ops:: Where3	Selects elements from x or y , depending on condition .
tensorflow:: ops:: WholeFileReader	A Reader that outputs the entire contents of a file as a value.
tensorflow:: ops:: WriteFile	Writes contents to the file at input filename.
tensorflow:: ops:: Xdivy	Returns 0 if x == 0, and x / y otherwise, elementwise.
tensorflow:: ops:: Xlogy	Returns 0 if x == 0, and x * log(y) otherwise, elementwise.
tensorflow:: ops:: ZerosLike	Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x.
tensorflow:: ops:: Zeta	Compute the Hurwitz zeta function \((x, q)\).

Typedefs

Mul

Multiply Mul

Neg

Negate Neg

ReduceAll

All ReduceAll

ReduceAny

Any ReduceAny

ReduceMax

Max ReduceMax

ReduceMean

Mean ReduceMean

ReduceMin

Min ReduceMin

ReduceProd

Prod ReduceProd

ReduceSum

Sum ReduceSum

Sous

Subtract Sub

Fonctions

AsNodeOut

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

AsNodeOutList

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

AudioSummary

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

AudioSummary

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

BadColor

TF_MUST_USE_RESULT Attrs BadColor(
  const TensorProto & x
)

Color to use for pixels with non-finite values.

Defaults to Tensor

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
)

ImageSummary

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

ImageSummary

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

MaxImages

Attrs MaxImages(
  int64 x
)

MaxOutputs

Attrs MaxOutputs(
  int64 x
)

nœud

::tensorflow::Node * node() const 

gamme

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

Max number of batch elements to generate images for.

Defaults to 3