จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: บันทึกV2
#include <io_ops.h> บันทึกเทนเซอร์ในรูปแบบจุดตรวจ V2
สรุป
ตามค่าเริ่มต้น บันทึกเทนเซอร์ที่ระบุชื่อไว้เต็ม หากผู้เรียกต้องการบันทึกชิ้นส่วนเฉพาะของเทนเซอร์แบบเต็ม "shape_and_slices" ควรเป็นสตริงที่ไม่ว่างเปล่าและมีรูปแบบที่สอดคล้องกัน
ข้อโต้แย้ง:
- ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
- คำนำหน้า: ต้องมีองค์ประกอบเดียว คำนำหน้าของจุดตรวจ V2 ที่เราเขียนเทนเซอร์
- tensor_names: รูปร่าง {N} ชื่อของเทนเซอร์ที่จะบันทึก
- shape_and_slices: รูปร่าง {N} ข้อมูลจำเพาะชิ้นของเทนเซอร์ที่จะบันทึก สตริง ว่าง ระบุว่าเป็นเทนเซอร์ที่ไม่ได้แบ่งพาร์ติชัน
- เทนเซอร์:
N มีเทนเซอร์ที่จะบันทึก
ผลตอบแทน:
คุณลักษณะสาธารณะ
งานสาธารณะ
ตัวดำเนินการ::เทนเซอร์โฟลว์::การทำงาน
operator::tensorflow::Operation() const
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-07-26 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 2025-07-26 UTC"],[],[],null,["# tensorflow::ops::SaveV2 Class Reference\n\ntensorflow::ops::SaveV2\n=======================\n\n`#include \u003cio_ops.h\u003e`\n\nSaves tensors in V2 checkpoint format.\n\nSummary\n-------\n\nBy default, saves the named tensors in full. If the caller wishes to save specific slices of full tensors, \"shape_and_slices\" should be non-empty strings and correspondingly well-formed.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- prefix: Must have a single element. The prefix of the V2 checkpoint to which we write the tensors.\n- tensor_names: shape {N}. The names of the tensors to be saved.\n- shape_and_slices: shape {N}. The slice specs of the tensors to be saved. [Empty](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/empty#classtensorflow_1_1ops_1_1_empty) strings indicate that they are non-partitioned tensors.\n- tensors: `N` tensors to save.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- the created [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SaveV2](#classtensorflow_1_1ops_1_1_save_v2_1a1ffd5c412f4b1620ffbe3c2a4a8b5f56)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` prefix, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` tensor_names, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` shape_and_slices, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` tensors)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_save_v2_1aef163a3bab67f5acd5fade77d3998b72) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\n| ### Public functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------|\n| [operator::tensorflow::Operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_save_v2_1ae9919485ae23077f045387f5509adb41)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SaveV2\n\n```gdscript\n SaveV2(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input prefix,\n ::tensorflow::Input tensor_names,\n ::tensorflow::Input shape_and_slices,\n ::tensorflow::InputList tensors\n)\n``` \n\n### operator::tensorflow::Operation\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Operation() const \n```"]]
