tensorflow::ops

Краткое содержание

Типовые определения
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

Функции
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 Цвет, используемый для пикселей с не конечными значениями.
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 Максимальное количество элементов пакета для генерации изображений.

Классы
tensorflow::ops::Abort	При вызове этой функции следует вызвать исключение для прерывания процесса.
tensorflow::ops::Abs	Вычисляет абсолютное значение тензора.
tensorflow::ops::AccumulateNV2	Возвращает поэлементную сумму списка тензоров.
tensorflow::ops::AccumulatorApplyGradient	Применяет градиент к заданному аккумулятору.
tensorflow::ops::AccumulatorNumAccumulated	Возвращает количество градиентов, агрегированных в заданных аккумуляторах.
tensorflow::ops::AccumulatorSetGlobalStep	Обновляет значение аккумулятора, присваивая ему новое значение для параметра global_step.
tensorflow::ops::AccumulatorTakeGradient	Извлекает средний градиент в заданном условном аккумуляторе .
tensorflow::ops::Acos	Вычисляет acos(x) поэлементно.
tensorflow::ops::Acosh	Вычисляет обратный гиперболический косинус x поэлементно.
tensorflow::ops::Add	Возвращает x + y поэлементно.
tensorflow::ops::AddManySparseToTensorsMap	Добавьте N минимальный пакет SparseTensor в SparseTensorsMap и верните N дескрипторов.
tensorflow::ops::AddN	Сложите все входные тензоры поэлементно.
tensorflow::ops::AddSparseToTensorsMap	Добавьте SparseTensor в SparseTensorsMap и верните его дескриптор.
tensorflow::ops::AddV2	Возвращает x + y поэлементно.
tensorflow::ops::AdjustContrast	Отрегулируйте контрастность одного или нескольких изображений.
tensorflow::ops::AdjustHue	Отрегулируйте оттенок одного или нескольких изображений.
tensorflow::ops::AdjustSaturation	Отрегулируйте насыщенность одного или нескольких изображений.
tensorflow::ops::All	Вычисляет логическое И элементов по всем измерениям тензора.
tensorflow::ops::AllCandidateSampler	Генерирует метки для выборки кандидатов с использованием обученного распределения униграмм.
tensorflow::ops::Angle	Возвращает аргумент в виде комплексного числа.
tensorflow::ops::Any	Выполняет логическое ИЛИ элементов по всем измерениям тензора.
tensorflow::ops::ApplyAdadelta	Обновите переменную '*var' в соответствии со схемой adadelta.
tensorflow::ops::ApplyAdagrad	Обновите переменную '*var' в соответствии со схемой adagrad.
tensorflow::ops::ApplyAdagradDA	Обновите переменную '*var' в соответствии с проксимальной схемой adagrad.
tensorflow::ops::ApplyAdam	Обновите переменную '*var' в соответствии с алгоритмом Adam.
tensorflow::ops::ApplyAddSign	Обновите переменную '*var' в соответствии с обновлением AddSign.
tensorflow::ops::ApplyCenteredRMSProp	Обновите переменную '*var' в соответствии с алгоритмом центрирования RMSProp.
tensorflow::ops::ApplyFtrl	Обновите переменную '*var' в соответствии со схемой Ftrl-проксимального доступа.
tensorflow::ops::ApplyFtrlV2	Обновите переменную '*var' в соответствии со схемой Ftrl-проксимального доступа.
tensorflow::ops::ApplyGradientDescent	Обновите переменную '*var', вычтя из нее 'alpha' * 'delta'.
tensorflow::ops::ApplyMomentum	Обновите переменную '*var' в соответствии со схемой импульса.
tensorflow::ops::ApplyPowerSign	Обновите переменную '*var' в соответствии с обновлением AddSign.
tensorflow::ops::ApplyProximalAdagrad	Обновите переменные '*var' и '*accum' в соответствии с алгоритмом FOBOS, используя скорость обучения Adagrad.
tensorflow::ops::ApplyProximalGradientDescent	Обновите '*var', заменив его на алгоритм FOBOS с фиксированной скоростью обучения.
tensorflow::ops::ApplyRMSProp	Обновите переменную '*var' в соответствии с алгоритмом RMSProp.
tensorflow::ops::ApproximateEqual	Возвращает поэлементное значение истинности abs(xy) < tolerance.
tensorflow::ops::ArgMax	Возвращает индекс с наибольшим значением по всем измерениям тензора.
tensorflow::ops::ArgMin	Возвращает индекс с наименьшим значением по всем измерениям тензора.
tensorflow::ops::AsString	Преобразует каждую запись в заданном тензоре в строку.
tensorflow::ops::Asin	Вычисляет поэлементно обратный тригонометрический синус x.
tensorflow::ops::Asinh	Вычисляет обратный гиперболический синус x поэлементно.
tensorflow::ops::Assert	Утверждает, что данное условие истинно.
tensorflow::ops::Assign	Обновите значение переменной 'ref', присвоив ей значение 'value'.
tensorflow::ops::AssignAdd	Обновите значение 'ref', добавив к нему 'value'.
tensorflow::ops::AssignSub	Обновите значение 'ref', вычтя из него значение 'value'.
tensorflow::ops::Atan	Вычисляет тригонометрический арктангенс x поэлементно.
tensorflow::ops::Atan2	Вычисляет арктангенс y/x поэлементно, с учетом знаков аргументов.
tensorflow::ops::Atanh	Вычисляет обратный гиперболический тангенс x поэлементно.
tensorflow::ops::AvgPool	Выполняет усредняющее объединение входных данных.
tensorflow::ops::AvgPool3D	Выполняет трехмерное усредняющее объединение входных данных.
tensorflow::ops::AvgPool3DGrad	Вычисляет градиенты функции усреднения объединения.
tensorflow::ops::Barrier	Определяет барьер, сохраняющийся при различных вариантах выполнения графа.
tensorflow::ops::BarrierClose	Закрывает заданный барьер.
tensorflow::ops::BarrierIncompleteSize	Вычисляет количество неполных элементов в заданном барьере.
tensorflow::ops::BarrierInsertMany	Для каждой клавиши присваивается соответствующее значение указанному компоненту.
tensorflow::ops::BarrierReadySize	Вычисляет количество полных элементов в заданном барьере.
tensorflow::ops::BarrierTakeMany	Извлекает заданное количество завершенных элементов из барьера.
tensorflow::ops::BatchMatMul	Умножает фрагменты двух тензоров партиями.
tensorflow::ops::BatchMatMulV2	Умножает фрагменты двух тензоров партиями.
tensorflow::ops::BatchToSpace	BatchToSpace для 4-мерных тензоров типа T.
tensorflow::ops::BatchToSpaceND	BatchToSpace для тензоров ND типа T.
tensorflow::ops::BesselI0e	Вычисляет функцию Бесселя i0e для x поэлементно.
tensorflow::ops::BesselI1e	Вычисляет функцию Бесселя i1e для x поэлементно.
tensorflow::ops::Betainc	Вычислите регуляризованный неполный бета-интеграл. \(I_x(a, b)\).
tensorflow::ops::BiasAdd	Добавляет bias к value .
tensorflow::ops::BiasAddGrad	Обратная операция для функции "BiasAdd" над тензором "bias".
tensorflow::ops::Bincount	Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленном массиве.
tensorflow::ops::Bitcast	Преобразование тензора из одного типа в другой с помощью битового преобразования без копирования данных.
tensorflow::ops::BroadcastDynamicShape	Возвращает форму s0 op s1 с широковещательной рассылкой.
tensorflow::ops::BroadcastTo	Передайте массив совместимой формы.
tensorflow::ops::Bucketize	Разделяет «входные данные» на категории на основе «границ».
tensorflow::ops::Cast	Преобразовать x типа SrcT в y типа DstT.
tensorflow::ops::Ceil	Возвращает поэлементное наименьшее целое число, не меньшее, чем x.
tensorflow::ops::CheckNumerics	Проверяет тензор на наличие значений NaN и Inf.
tensorflow::ops::ClipByValue	Обрезает значения тензора до заданных минимального и максимального значений.
tensorflow::ops::CombinedNonMaxSuppression	Жадный алгоритм выбирает подмножество ограничивающих прямоугольников в порядке убывания оценки.
tensorflow::ops::CompareAndBitpack	Сравните input значения с threshold и упакуйте полученные биты в тип uint8 .
tensorflow::ops::Complex	Преобразует два действительных числа в комплексное число.
tensorflow::ops::ComplexAbs	Вычисляет комплексное абсолютное значение тензора.
tensorflow::ops::ComputeAccidentalHits	Вычисляет идентификаторы позиций в sampled_candidates, которые соответствуют true_labels.
tensorflow::ops::Concat	Объединяет тензоры вдоль одного измерения.
tensorflow::ops::ConditionalAccumulator	Условный аккумулятор для агрегирования градиентов.
tensorflow::ops::Conj	Возвращает комплексно сопряженное комплексное число.
tensorflow::ops::ConjugateTranspose	Перетасуйте измерения x в соответствии с перестановкой и сопрягите результат.
tensorflow::ops::ControlTrigger	Ничего не даёт.
tensorflow::ops::Conv2D	Вычисляет двумерную свертку, используя четырехмерные input и тензоры filter .
tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter	Вычисляет градиенты свертки относительно фильтра.
tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput	Вычисляет градиенты свертки относительно входных данных.
tensorflow::ops::Conv3D	Выполняет трехмерную свертку, используя пятимерные input и тензоры filter .
tensorflow::ops::Conv3DBackpropFilterV2	Вычисляет градиенты трехмерной свертки относительно фильтра.
tensorflow::ops::Conv3DBackpropInputV2	Вычисляет градиенты трехмерной свертки относительно входных данных.
tensorflow::ops::Cos	Вычисляет косинус x поэлементно.
tensorflow::ops::Cosh	Вычисляет гиперболический косинус x поэлементно.
tensorflow::ops::CountUpTo	Увеличивает значение параметра 'ref' до тех пор, пока оно не достигнет значения параметра 'limit'.
tensorflow::ops::CropAndResize	Извлекает фрагменты изображения из тензора входного изображения и изменяет их размер.
tensorflow::ops::CropAndResizeGradBoxes	Вычисляет градиент операции crop_and_resize относительно тензора входных прямоугольников.
tensorflow::ops::CropAndResizeGradImage	Вычисляет градиент операции crop_and_resize относительно тензора входного изображения.
tensorflow::ops::Cross	Вычислите попарное векторное произведение.
tensorflow::ops::Cumprod	Вычислите кумулятивное произведение тензора x вдоль axis .
tensorflow::ops::Cumsum	Вычислите кумулятивную сумму тензора x вдоль axis .
tensorflow::ops::DataFormatDimMap	Возвращает индекс измерения в целевом формате данных, исходя из указанного в исходных данных.
tensorflow::ops::DataFormatVecPermute	Возвращает переставленный вектор/тензор в заданном формате данных.
tensorflow::ops::DebugGradientIdentity	Идентификационная операция для отладки градиента.
tensorflow::ops::DebugGradientRefIdentity	Идентификационная операция для отладки градиента.
tensorflow::ops::DecodeAndCropJpeg	Декодирование и обрезка изображения в формате JPEG до тензора uint8.
tensorflow::ops::DecodeBase64	Расшифровка веб-безопасных строк, закодированных в формате base64.
tensorflow::ops::DecodeBmp	Декодируйте первый кадр изображения, закодированного в формате BMP, в тензор типа uint8.
tensorflow::ops::DecodeCSV	Преобразовать CSV-записи в тензоры.
tensorflow::ops::DecodeCompressed	Распаковать строки.
tensorflow::ops::DecodeGif	Декодировать кадр(ы) изображения, закодированного в формате GIF, в тензор типа uint8.
tensorflow::ops::DecodeJSONExample	Преобразовать записи Example в формате JSON в двоичные строки протокола Protocol Buffer.
tensorflow::ops::DecodeJpeg	Преобразовать изображение в формате JPEG в тензор типа uint8.
tensorflow::ops::DecodePaddedRaw	Преобразуйте байты строки в вектор чисел.
tensorflow::ops::DecodePng	Преобразовать изображение в формате PNG в тензор типа uint8 или uint16.
tensorflow::ops::DecodeRaw	Преобразуйте байты строки в вектор чисел.
tensorflow::ops::DeepCopy	Создает копию x .
tensorflow::ops::DeleteSessionTensor	Удалите тензор, указанный его дескриптором в сессии.
tensorflow::ops::DepthToSpace	DepthToSpace для тензоров типа T.
tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNative	Выполняет двумерную свертку по глубине, используя четырехмерные input и тензоры filter .
tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter	Вычисляет градиенты послойной свертки относительно фильтра.
tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNativeBackpropInput	Вычисляет градиенты послойной свертки относительно входных данных.
tensorflow::ops::Dequantize	Преобразуйте входной тензор в тензор типа float.
tensorflow::ops::DeserializeManySparse	Десериализация и объединение SparseTensors из сериализованного мини-пакета.
tensorflow::ops::DeserializeSparse	Десериализация объектов SparseTensor .
tensorflow::ops::DestroyTemporaryVariable	Уничтожает временную переменную и возвращает её окончательное значение.
tensorflow::ops::Diag	Возвращает диагональный тензор с заданными диагональными значениями.
tensorflow::ops::DiagPart	Возвращает диагональную часть тензора.
tensorflow::ops::Digamma	Вычисляет пси, производную от γ (логарифм абсолютного значения).
tensorflow::ops::Dilation2D	Вычисляет преобразование в оттенки серого для 4D- input и 3D-тензора filter .
tensorflow::ops::Dilation2DBackpropFilter	Вычисляет градиент морфологического двумерного расширения относительно фильтра.
tensorflow::ops::Dilation2DBackpropInput	Вычисляет градиент морфологического двумерного расширения относительно входных данных.
tensorflow::ops::Div	Возвращает x / y поэлементно.
tensorflow::ops::DivNoNan	Возвращает 0, если знаменатель равен нулю.
tensorflow::ops::DrawBoundingBoxes	Нарисуйте ограничивающие рамки на наборе изображений.
tensorflow::ops::DrawBoundingBoxesV2	Нарисуйте ограничивающие рамки на наборе изображений.
tensorflow::ops::DynamicPartition	Разделяет data на num_partitions тензоров, используя индексы из partitions .
tensorflow::ops::DynamicStitch	Объедините значения из тензоров data в один тензор.
tensorflow::ops::EditDistance	Вычисляет (возможно, нормализованное) расстояние редактирования Левенштейна.
tensorflow::ops::Elu	Вычисляет экспоненциальную линейную функцию: exp(features) - 1 если < 0, features в противном случае.
tensorflow::ops::Empty	Создаёт тензор заданной формы.
tensorflow::ops::EncodeBase64	Кодировать строки в безопасный для веб-сайтов формат base64.
tensorflow::ops::EncodeJpeg	JPEG-кодирование изображения.
tensorflow::ops::EncodeJpegVariableQuality	Кодирование входного изображения в формате JPEG с заданным качеством сжатия.
tensorflow::ops::EncodePng	Закодировать изображение в формате PNG.
tensorflow::ops::EnsureShape	Гарантирует, что форма тензора соответствует ожидаемой форме.
tensorflow::ops::Equal	Возвращает поэлементное истинностное значение (x == y).
tensorflow::ops::Erf	Вычисляет функцию ошибок Гаусса для каждого элемента x .
tensorflow::ops::Erfc	Вычисляет дополнительную функцию ошибок для x поэлементно.
tensorflow::ops::EuclideanNorm	Вычисляет евклидову норму элементов по измерениям тензора.
tensorflow::ops::Exp	Вычисляет экспоненту x поэлементно.
tensorflow::ops::ExpandDims	Вставляет размерность 1 в форму тензора.
tensorflow::ops::Expm1	Вычисляет exp(x) - 1 поэлементно.
tensorflow::ops::ExtractGlimpse	Извлекает фрагмент информации из входного тензора.
tensorflow::ops::ExtractImagePatches	Извлеките patches images и поместите их в выходное измерение «глубина».
tensorflow::ops::ExtractJpegShape	Извлечение информации о форме изображения, закодированного в формате JPEG.
tensorflow::ops::ExtractVolumePatches	Извлеките patches из input и поместите их в выходное измерение «глубина».
tensorflow::ops::FIFOQueue	Очередь, которая извлекает элементы в порядке поступления (первым пришел — первым вышел).
tensorflow::ops::Fact	Вывести факт о факториалах.
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxArgs	Имитация квантования тензора 'inputs' типа float для преобразования его в тензор 'outputs' того же типа.
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	Вычислите градиенты для операции FakeQuantWithMinMaxArgs .
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVars	Имитация квантования тензора 'входов' типа float с помощью глобальных скалярных значений типа float min
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsGradient	Вычислите градиенты для операции FakeQuantWithMinMaxVars .
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	Имитация квантования тензора 'inputs' типа float и одной из форм: [d] ,.
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient	Вычислите градиенты для операции FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel .
tensorflow::ops::Fill	Создаёт тензор, заполненный скалярным значением.
tensorflow::ops::Fingerprint	Генерирует значения отпечатков пальцев.
tensorflow::ops::FixedLengthRecordReader	Программа для чтения, которая выводит записи фиксированной длины из файла.
tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler	Генерирует метки для выборки кандидатов с использованием обученного распределения униграмм.
tensorflow::ops::Floor	Возвращает наибольшее поэлементное целое число, не превышающее x.
tensorflow::ops::FloorDiv	Возвращает x // y поэлементно.
tensorflow::ops::FloorMod	Возвращает поэлементный остаток от деления.
tensorflow::ops::FractionalAvgPool	Выполняет дробное усреднение входных данных.
tensorflow::ops::FractionalMaxPool	Выполняет дробное максимальное объединение входных данных.
tensorflow::ops::FusedBatchNorm	Пакетная нормализация.
tensorflow::ops::FusedBatchNormGrad	Градиент для пакетной нормализации.
tensorflow::ops::FusedBatchNormGradV2	Градиент для пакетной нормализации.
tensorflow::ops::FusedBatchNormGradV3	Градиент для пакетной нормализации.
tensorflow::ops::FusedBatchNormV2	Пакетная нормализация.
tensorflow::ops::FusedBatchNormV3	Пакетная нормализация.
tensorflow::ops::FusedPadConv2D	Выполняет заполнение в качестве предварительной обработки во время свертки.
tensorflow::ops::FusedResizeAndPadConv2D	Выполняет изменение размера и добавление отступов в качестве предварительной обработки во время свертки.
tensorflow::ops::Gather	Соберите фрагменты params в соответствии с indices .
tensorflow::ops::GatherNd	Соберите срезы из params в тензор , форма которого задается indices .
tensorflow::ops::GatherV2	Соберите срезы с axis params в соответствии с indices .
tensorflow::ops::GetSessionHandle	Сохраните входной тензор в состоянии текущей сессии.
tensorflow::ops::GetSessionHandleV2	Сохраните входной тензор в состоянии текущей сессии.
tensorflow::ops::GetSessionTensor	Получите значение тензора, заданного его дескриптором.
tensorflow::ops::Greater	Возвращает поэлементное истинностное значение (x > y).
tensorflow::ops::GreaterEqual	Возвращает поэлементное истинностное значение (x >= y).
tensorflow::ops::GuaranteyConst	Предоставляет среде выполнения TensorFlow гарантию того, что входной тензор является константой.
tensorflow::ops::HSVToRGB	Преобразовать одно или несколько изображений из формата HSV в RGB.
tensorflow::ops::HistogramFixedWidth	Возвращает гистограмму значений.
tensorflow::ops::HistogramSummary	Выводит Summary из буфера протокола с гистограммой.
tensorflow::ops::Identity	Возвращает тензор с той же формой и содержимым, что и входной тензор или значение.
tensorflow::ops::IdentityN	Возвращает список тензоров с теми же формами и содержимым, что и входные данные.
tensorflow::ops::IdentityReader	Объект Reader, который выводит поставленные в очередь задачи как в качестве ключа, так и в качестве значения.
tensorflow::ops::Igamma	Вычислите нижнюю регуляризованную неполную гамма-функцию P(a, x) .
tensorflow::ops::Igammac	Вычислите верхнюю регуляризованную неполную гамма-функцию Q(a, x) .
tensorflow::ops::Imag	Возвращает мнимую часть комплексного числа.
tensorflow::ops::ImmutableConst	Возвращает неизменяемый тензор из области памяти.
tensorflow::ops::InTopK	Указывает, входят ли целевые показатели в число K лучших прогнозов.
tensorflow::ops::InTopKV2	Указывает, входят ли целевые показатели в число K лучших прогнозов.
tensorflow::ops::InplaceAdd	Добавляет v в указанные строки x.
tensorflow::ops::InplaceSub	Вычитает v из указанных строк x .
тензорный поток:: ops:: InplaceUpdate	Обновляет указанные строки значениями из v .
tensorflow::ops::Inv	Вычисляет обратную величину x поэлементно.
tensorflow::ops::InvertPermutation	Вычисляет обратную перестановку тензора.
tensorflow::ops::IsFinite	Возвращает значение, указывающее, какие элементы x являются конечными.
tensorflow::ops::IsInf	Возвращает информацию о том, какие элементы x являются бесконечными.
tensorflow::ops::IsNan	Возвращает список элементов x, являющихся NaN.
tensorflow::ops::IsVariableInitialized	Проверяет, инициализирован ли тензор.
tensorflow::ops::L2Loss	Потеря L2.
tensorflow::ops::LMDBReader	Программа для чтения, которая выводит записи из файла LMDB.
tensorflow::ops::LRN	Нормализация локального ответа.
tensorflow::ops::LearnedUnigramCandidateSampler	Генерирует метки для выборки кандидатов с использованием обученного распределения униграмм.
tensorflow::ops::Less	Возвращает поэлементное истинностное значение (x < y).
tensorflow::ops::LessEqual	Возвращает поэлементное значение истинности (x <= y).
tensorflow::ops::Lgamma	Вычисляет логарифм абсолютного значения Gamma(x) поэлементно.
tensorflow::ops::LinSpace	Генерирует значения в заданном интервале.
tensorflow::ops::Log	Вычисляет натуральный логарифм x поэлементно.
tensorflow::ops::Log1p	Вычисляет натуральный логарифм (1 + x) поэлементно.
tensorflow::ops::LogSoftmax	Вычисляет логарифм активаций функции softmax.
tensorflow::ops::LogUniformCandidateSampler	Генерирует метки для выборки кандидатов с использованием логарифмически равномерного распределения.
tensorflow::ops::LogicalAnd	Возвращает поэлементное истинное значение x И y.
tensorflow::ops::LogicalNot	Возвращает истинностное значение поэлементного оператора NOT x.
tensorflow::ops::LogicalOr	Возвращает поэлементное истинностное значение x ИЛИ y.
tensorflow::ops::LoopCond	Перенаправляет входные данные на выходные.
tensorflow::ops::MapClear	Операция удаляет все элементы в базовом контейнере.
tensorflow::ops::MapIncompleteSize	Операция возвращает количество незавершенных элементов в базовом контейнере.
tensorflow::ops::MapPeek	Оператор просматривает значения по указанному ключу.
tensorflow::ops::MapSize	Операция возвращает количество элементов в базовом контейнере.
tensorflow::ops::MapStage	Этап (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как хеш-таблица.
tensorflow::ops::MapUnstage	Операция удаляет и возвращает значения, связанные с ключом.
tensorflow::ops::MapUnstageNoKey	Операция удаляет и возвращает случайный объект (ключ, значение).
tensorflow::ops::MatMul	Умножьте матрицу «a» на матрицу «b».
tensorflow::ops::MatchingFiles	Возвращает набор файлов, соответствующих одному или нескольким шаблонам glob.
tensorflow::ops::MatrixBandPart	Скопируйте тензор, установив все элементы за пределами центральной полосы в каждой внутренней матрице.
tensorflow::ops::MatrixDiag	Возвращает диагональный тензор, сформированный из заданных диагональных значений.
tensorflow::ops::MatrixDiagPart	Возвращает диагональную часть пакетного тензора.
tensorflow::ops::MatrixDiagPartV2	Возвращает диагональную часть пакетного тензора.
tensorflow::ops::MatrixDiagV2	Возвращает диагональный тензор, сформированный из заданных диагональных значений.
tensorflow::ops::MatrixSetDiag	Возвращает тензор матричного представления, сгруппированный по пакетам, с новыми значениями на диагонали, также сгруппированными по пакетам.
tensorflow::ops::MatrixSetDiagV2	Возвращает тензор матричного представления, сгруппированный по пакетам, с новыми значениями на диагонали, также сгруппированными по пакетам.
tensorflow::ops::Max	Вычисляет максимум элементов по всем измерениям тензора.
tensorflow::ops::MaxPool	Выполняет максимальное объединение входных данных.
tensorflow::ops::MaxPool3D	Выполняет трехмерное максимальное объединение (3D max pooling) на входных данных.
tensorflow::ops::MaxPool3DGrad	Вычисляет градиенты функции максимального пулинга.
tensorflow::ops::MaxPool3DGradGrad	Вычисляет градиенты второго порядка функции максимального пулинга.
tensorflow::ops::MaxPoolGradGrad	Вычисляет градиенты второго порядка функции максимального пулинга.
tensorflow::ops::MaxPoolGradGradV2	Вычисляет градиенты второго порядка функции максимального пулинга.
tensorflow::ops::MaxPoolGradGradWithArgmax	Вычисляет градиенты второго порядка функции максимального пулинга.
tensorflow::ops::MaxPoolGradV2	Вычисляет градиенты функции максимального пулинга.
tensorflow::ops::MaxPoolV2	Выполняет максимальное объединение входных данных.
tensorflow::ops::MaxPoolWithArgmax	Выполняет максимальное объединение входных данных и выдает как максимальные значения, так и индексы.
tensorflow::ops::Maximum	Возвращает максимальное значение x и y (т.е.
tensorflow::ops::Mean	Вычисляет среднее значение элементов по всем измерениям тензора.
tensorflow::ops::Merge	Передает значение доступного тензора от inputs к output .
tensorflow::ops::MergeSummary	Объединяет сводки.
tensorflow::ops::MergeV2Checkpoints	Специфика формата V2: объединяет файлы метаданных сегментированных контрольных точек.
tensorflow::ops::Min	Вычисляет минимум элементов по всем измерениям тензора.
tensorflow::ops::Minimum	Возвращает минимум значений x и y (т.е.
tensorflow::ops::MirrorPad	Дополняет тензор зеркальными значениями.
tensorflow::ops::Mod	Возвращает поэлементный остаток от деления.
tensorflow::ops::MulNoNan	Возвращает поэлементно x * y.
tensorflow::ops::Multinomial	Извлекает выборки из многомерного распределения.
tensorflow::ops::Multiply	Возвращает поэлементно x * y.
tensorflow::ops::Negate	Вычисляет отрицательное числовое значение поэлементно.
tensorflow::ops::NextAfter	Возвращает следующее представимое значение x1 в направлении x2 , поэлементно.
tensorflow::ops::NextIteration	Предоставляет свои входные данные для следующей итерации.
tensorflow::ops::NoOp	Ничего не даёт.
tensorflow::ops::NonMaxSuppression	Жадный алгоритм выбирает подмножество ограничивающих прямоугольников в порядке убывания оценки.
tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV2	Жадный алгоритм выбирает подмножество ограничивающих прямоугольников в порядке убывания оценки.
tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV3	Жадный алгоритм выбирает подмножество ограничивающих прямоугольников в порядке убывания оценки.
tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV4	Жадный алгоритм выбирает подмножество ограничивающих прямоугольников в порядке убывания оценки.
tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV5	Жадный алгоритм выбирает подмножество ограничивающих прямоугольников в порядке убывания оценки.
tensorflow::ops::NonMaxSuppressionWithOverlaps	Жадный алгоритм выбирает подмножество ограничивающих прямоугольников в порядке убывания оценки.
tensorflow::ops::NotEqual	Возвращает поэлементное истинностное значение (x != y).
tensorflow::ops::NthElement	Находит значения n -й порядковой статистики для последнего измерения.
tensorflow::ops::OneHot	Возвращает one-hot тензор.
tensorflow::ops::OnesLike	Возвращает тензор из единиц, имеющий ту же форму и тип, что и x.
tensorflow::ops::OrderedMapClear	Операция удаляет все элементы в базовом контейнере.
tensorflow::ops::OrderedMapIncompleteSize	Операция возвращает количество незавершенных элементов в базовом контейнере.
tensorflow::ops::OrderedMapPeek	Оператор просматривает значения по указанному ключу.
tensorflow::ops::OrderedMapSize	Операция возвращает количество элементов в базовом контейнере.
tensorflow::ops::OrderedMapStage	Этап (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как упорядоченный объект.
tensorflow::ops::OrderedMapUnstage	Операция удаляет и возвращает значения, связанные с ключом.
tensorflow::ops::OrderedMapUnstageNoKey	Операция удаляет и возвращает элемент (ключ, значение) с наименьшим значением.
tensorflow::ops::Pad	Дополняет тензор нулями.
tensorflow::ops::PadV2	Добавляет заполнения к тензору.
tensorflow::ops::PaddingFIFOQueue	Очередь, которая извлекает элементы в порядке поступления (первым пришел — первым вышел).
tensorflow::ops::ParallelConcat	Объединяет список из N тензоров вдоль первого измерения.
tensorflow::ops::ParallelDynamicStitch	Объедините значения из тензоров data в один тензор.
tensorflow::ops::ParameterizedTruncatedNormal	Выводит случайные значения из нормального распределения.
tensorflow::ops::ParseExample	Преобразует вектор данных brain.Extemp (в виде строк) в типизированные тензоры.
tensorflow::ops::ParseSequenceExample	Преобразует вектор прототипов brain.SequenceExample (в виде строк) в типизированные тензоры.
tensorflow::ops::ParseSingleExample	Преобразует прототип tf.Example (в виде строки) в типизированные тензоры.
tensorflow::ops::ParseSingleSequenceExample	Преобразует скалярный объект brain.SequenceExample proto (в виде строк) в типизированные тензоры.
tensorflow::ops::ParseTensor	Преобразует сериализованный прототип tensorflow.TensorProto в тензор .
tensorflow::ops::Placeholder	Операция-заполнитель для значения, которое будет передано в вычисления.
tensorflow::ops::PlaceholderWithDefault	Операция-заполнитель, которая пропускает input , если на её выход не подаётся сигнал.
tensorflow::ops::Polygamma	Вычислите полигамма-функцию \(^{(n)}(x)\).
tensorflow::ops::Pow	Вычисляет степень одного значения по отношению к другому.
tensorflow::ops::PreventGradient	Операция идентификации, которая вызывает ошибку, если запрашивается градиент.
tensorflow::ops::Print	Выводит список тензоров.
tensorflow::ops::PrintV2	Выводит скалярную строку.
tensorflow::ops::PriorityQueue	Очередь, которая извлекает элементы, отсортированные по значению первого компонента.
tensorflow::ops::Prod	Вычисляет произведение элементов по измерениям тензора.
tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2	Затем тензор квантуется, после чего происходит его деквантование.
tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV3	Затем тензор квантуется, после чего происходит его деквантование.
tensorflow::ops::QuantizeDownAndShrinkRange	Преобразуйте квантованный «входной» тензор в «выходной» тензор с более низкой точностью, используя следующий подход.
tensorflow::ops::QuantizeV2	Преобразуйте тензор «входа» типа float в тензор «выхода» типа T.
tensorflow::ops::QuantizedAdd	Возвращает поэлементно x + y, работая с квантованными буферами.
tensorflow::ops::QuantizedAvgPool	Создает усредненный набор входных тензоров для квантованных типов.
tensorflow::ops::QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization	Квантованная пакетная нормализация.
tensorflow::ops::QuantizedBiasAdd	Добавляет смещение тензора к входным данным тензора для квантованных типов.
tensorflow::ops::QuantizedConcat	Объединяет квантованные тензоры вдоль одного измерения.
tensorflow::ops::QuantizedConv2D	Выполняет двумерную свертку, используя квантованные четырехмерные входные данные и тензоры фильтра.
tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm	Квантованная нормализация экземпляров.
tensorflow::ops::QuantizedMatMul	Выполните квантованное матричное умножение матрицы a на матрицу b .
tensorflow::ops::QuantizedMaxPool	Создает максимальный набор входных тензоров для квантованных типов.
tensorflow::ops::QuantizedMul	Возвращает поэлементно значения x * y, работая с квантованными буферами.
tensorflow::ops::QuantizedRelu	Вычисляет квантованное выпрямленное линейное значение: max(features, 0)
tensorflow::ops::QuantizedRelu6	Вычисляет квантованное выпрямленное линейное 6: min(max(features, 0), 6)
tensorflow::ops::QuantizedReluX	Вычисляет квантованное выпрямленное линейное значение X: min(max(features, 0), max_value)
tensorflow::ops::QuantizedResizeBilinear	Изменение size квантованных images с помощью квантованной билинейной интерполяции.
tensorflow::ops::QueueClose	Закрывает указанную очередь.
tensorflow::ops::QueueDequeue	Извлекает из заданной очереди кортеж из одного или нескольких тензоров.
tensorflow::ops::QueueDequeueMany	Извлекает n кортежей из одного или нескольких тензоров из заданной очереди.
tensorflow::ops::QueueDequeueUpTo	Извлекает n кортежей из одного или нескольких тензоров из заданной очереди.
tensorflow::ops::QueueEnqueue	Добавляет в заданную очередь кортеж из одного или нескольких тензоров.
tensorflow::ops::QueueEnqueueMany	Добавляет в заданную очередь ноль или более кортежей из одного или нескольких тензоров.
tensorflow::ops::QueueIsClosed	Возвращает true, если очередь закрыта.
tensorflow::ops::QueueIsClosedV2	Возвращает true, если очередь закрыта.
tensorflow::ops::QueueSize	Вычисляет количество элементов в заданной очереди.
tensorflow::ops::RGBToHSV	Преобразует одно или несколько изображений из формата RGB в формат HSV.
tensorflow::ops::RandomGamma	Выводит случайные значения из гамма-распределения (распределений), описываемого параметром альфа.
tensorflow::ops::RandomNormal	Выводит случайные значения из нормального распределения.
tensorflow::ops::RandomPoissonV2	Выводит случайные значения из распределения Пуассона, описываемого параметром rate.
tensorflow::ops::RandomShuffle	Произвольно перемешивает тензор вдоль его первого измерения.
tensorflow::ops::RandomShuffleQueue	Очередь, которая рандомизирует порядок элементов.
tensorflow::ops::RandomUniform	Выводит случайные значения из равномерного распределения.
tensorflow::ops::RandomUniformInt	Выводит случайные целые числа из равномерного распределения.
tensorflow::ops::Range	Создаёт последовательность чисел.
tensorflow::ops::ReadFile	Считывает и выводит всё содержимое входного файла.
tensorflow::ops::ReaderNumRecordsProduced	Возвращает количество записей, созданных этим объектом Reader.
tensorflow::ops::ReaderNumWorkUnitsCompleted	Возвращает количество рабочих единиц, обработку которых завершил данный объект Reader.
tensorflow::ops::ReaderRead	Возвращает следующую запись (пару ключ, значение), созданную объектом Reader.
tensorflow::ops::ReaderReadUpTo	Возвращает до num_records (ключ, значение) пар, созданных объектом Reader.
tensorflow::ops::ReaderReset	Восстановить программу чтения до ее исходного чистого состояния.
tensorflow::ops::ReaderRestoreState	Восстановить состояние читателя до ранее сохраненного.
tensorflow::ops::ReaderSerializeState	Создайте строковый тензор, кодирующий состояние объекта Reader.
tensorflow::ops::Real	Возвращает действительную часть комплексного числа.
tensorflow::ops::RealDiv	Возвращает x / y поэлементно для вещественных типов.
tensorflow::ops::Reciprocal	Вычисляет обратную величину x поэлементно.
tensorflow::ops::RecordInput	Выводит случайные записи.
tensorflow::ops::ReduceJoin	Объединяет строковый тензор по заданным измерениям.
tensorflow::ops::RefNextIteration	Предоставляет свои входные данные для следующей итерации.
tensorflow::ops::RefSelect	Передает элемент с index 1 в output inputs
tensorflow::ops::RefSwitch	Передает data эталонного тензора на выходной порт, определяемый параметром pred .
tensorflow::ops::RegexFullMatch	Проверьте, соответствует ли входной сигнал шаблону регулярного выражения.
tensorflow::ops::RegexReplace	Заменяет совпадения pattern регулярного выражения во input строкой замены, предоставленной в rewrite .
tensorflow::ops::Relu	Вычисляет выпрямленную линейную функцию: max(features, 0) .
tensorflow::ops::Relu6	Вычисляет выпрямленную линейную функцию 6: min(max(features, 0), 6) .
tensorflow::ops::RequantizationRange	Вычисляет диапазон, охватывающий фактические значения, присутствующие в квантованном тензоре.
tensorflow::ops::Requantize	Преобразует квантованный input тензор в output с более низкой точностью.
tensorflow::ops::ResizeArea	Измените size images , используя интерполяцию по областям.
tensorflow::ops::ResizeBicubic	Измените size images с помощью бикубической интерполяции.
tensorflow::ops::ResizeBilinear	Изменяйте size images с помощью билинейной интерполяции.
tensorflow::ops::ResizeNearestNeighbor	Измените size images , используя интерполяцию методом ближайшего соседа.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdadelta	Обновите переменную '*var' в соответствии со схемой adadelta.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdagrad	Обновите переменную '*var' в соответствии со схемой adagrad.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdagradDA	Обновите переменную '*var' в соответствии с проксимальной схемой adagrad.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdam	Обновите переменную '*var' в соответствии с алгоритмом Adam.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdamWithAmsgrad	Обновите переменную '*var' в соответствии с алгоритмом Adam.
tensorflow::ops::ResourceApplyAddSign	Обновите переменную '*var' в соответствии с обновлением AddSign.
tensorflow::ops::ResourceApplyCenteredRMSProp	Обновите переменную '*var' в соответствии с алгоритмом центрирования RMSProp.
tensorflow::ops::ResourceApplyFtrl	Обновите переменную '*var' в соответствии со схемой Ftrl-проксимального доступа.
tensorflow::ops::ResourceApplyFtrlV2	Обновите переменную '*var' в соответствии со схемой Ftrl-проксимального доступа.
tensorflow::ops::ResourceApplyGradientDescent	Обновите переменную '*var', вычтя из нее 'alpha' * 'delta'.
tensorflow::ops::ResourceApplyKerasMomentum	Обновите переменную '*var' в соответствии со схемой импульса.
tensorflow::ops::ResourceApplyMomentum	Обновите переменную '*var' в соответствии со схемой импульса.
tensorflow::ops::ResourceApplyPowerSign	Обновите переменную '*var' в соответствии с обновлением AddSign.
tensorflow::ops::ResourceApplyProximalAdagrad	Обновите переменные '*var' и '*accum' в соответствии с алгоритмом FOBOS, используя скорость обучения Adagrad.
tensorflow::ops::ResourceApplyProximalGradientDescent	Обновите '*var', заменив его на алгоритм FOBOS с фиксированной скоростью обучения.
tensorflow::ops::ResourceApplyRMSProp	Обновите переменную '*var' в соответствии с алгоритмом RMSProp.
tensorflow::ops::ResourceCountUpTo	Увеличивает значение переменной, на которую указывает 'resource', до тех пор, пока она не достигнет значения 'limit'.
tensorflow::ops::ResourceScatterNdAdd	Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable .
tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdSub	Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable .
tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdUpdate	Applies sparse updates to individual values or slices within a given.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdadelta	var: Должно быть из функции Variable().
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdagrad	Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdagradDA	Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyCenteredRMSProp	Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyFtrl	Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyFtrlV2	Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyKerasMomentum	Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyMomentum	Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyProximalAdagrad	Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyProximalGradientDescent	Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyRMSProp	Update '*var' according to the RMSProp algorithm.
tensorflow:: ops:: Restore	Restores a tensor from checkpoint files.
tensorflow:: ops:: RestoreSlice	Restores a tensor from checkpoint files.
tensorflow:: ops:: RestoreV2	Restores tensors from a V2 checkpoint.
tensorflow:: ops:: Rint	Returns element-wise integer closest to x.
tensorflow:: ops:: Round	Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise.
tensorflow:: ops:: Rsqrt	Computes reciprocal of square root of x element-wise.
tensorflow:: ops:: SampleDistortedBoundingBox	Generate a single randomly distorted bounding box for an image.
tensorflow:: ops:: SampleDistortedBoundingBoxV2	Generate a single randomly distorted bounding box for an image.
tensorflow:: ops:: Save	Saves the input tensors to disk.
tensorflow:: ops:: SaveSlices	Saves input tensors slices to disk.
tensorflow:: ops:: SaveV2	Saves tensors in V2 checkpoint format.
tensorflow:: ops:: ScalarSummary	Outputs a Summary protocol buffer with scalar values.
tensorflow:: ops:: ScaleAndTranslate	TODO: add doc.
tensorflow:: ops:: ScatterAdd	Adds sparse updates to a variable reference.
tensorflow:: ops:: ScatterDiv	Divides a variable reference by sparse updates.
tensorflow:: ops:: ScatterMax	Reduces sparse updates into a variable reference using the max operation.
tensorflow:: ops:: ScatterMin	Reduces sparse updates into a variable reference using the min operation.
tensorflow:: ops:: ScatterMul	Multiplies sparse updates into a variable reference.
tensorflow:: ops:: ScatterNdAdd	Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable .
tensorflow:: ops:: ScatterNdSub	Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable .
tensorflow:: ops:: ScatterNdUpdate	Applies sparse updates to individual values or slices within a given.
tensorflow:: ops:: ScatterSub	Subtracts sparse updates to a variable reference.
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	Возвращает поэлементное указание знака числа.
tensorflow::ops::Sin	Вычисляет синус x поэлементно.
tensorflow:: ops:: Sinh	Computes hyperbolic sine of x element-wise.
tensorflow:: ops:: Softmax	Computes softmax activations.
tensorflow:: ops:: SoftmaxCrossEntropyWithLogits	Вычисляет стоимость кросс-энтропии softmax и градиенты для обратного распространения ошибки.
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: Должно быть из функции Variable().
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagrad	Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme.
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagradDA	Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme.
tensorflow:: ops:: SparseApplyCenteredRMSProp	Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm.
tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrl	Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrlV2	Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
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	Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate.
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	Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors.
tensorflow:: ops:: SparseDenseCwiseAdd	Adds up a SparseTensor and a dense Tensor , using these special rules:
tensorflow::ops::SparseDenseCwiseDiv	Покомпонентное деление разреженного тензора на плотный тензор .
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	Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor.
tensorflow:: ops:: SparseReduceMaxSparse	Computes the max of elements across dimensions of a 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	Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSqrtNGrad	Computes gradients for SparseSegmentSqrtN .
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSqrtNWithNumSegments	Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of 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	Вычисляет стоимость кросс-энтропии softmax и градиенты для обратного распространения ошибки.
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	Op removes all elements in the underlying container.
tensorflow:: ops:: StagePeek	Op peeks at the values at the specified index.
tensorflow:: ops:: StageSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
tensorflow:: ops:: StringFormat	Formats a string template using a list of tensors.
tensorflow::ops::StringJoin	Объединяет строки из заданного списка строковых тензоров в один тензор.
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	Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets.
tensorflow:: ops:: StringToHashBucketFast	Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets.
tensorflow:: ops:: StringToHashBucketStrong	Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets.
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	Forwards data to the output port determined by 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	Outputs a Summary protocol buffer with a tensor and per-plugin data.
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	Holds state in the form of a tensor that persists across steps.
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 \((x, q)\).

Типовые определения

Мул

Multiply Mul

Отрицательный

Negate Neg

ReduceAll

All ReduceAll

ReduceAny

Any ReduceAny

ReduceMax

Max ReduceMax

ReduceMean

Mean ReduceMean

ReduceMin

Min ReduceMin

ReduceProd

Prod ReduceProd

ReduceSum

Sum ReduceSum

Под

Subtract Sub

Функции

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
)

Плохой цвет

TF_MUST_USE_RESULT Attrs BadColor(
  const TensorProto & x
)

Color to use for pixels with non-finite values.

Defaults to Tensor

Конст

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

Конст

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

Конст

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
)

узел

::tensorflow::Node * node() const 

диапазон

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