সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: ScalarSummary
#include <logging_ops.h> স্কেলার মান সহ একটি Summary প্রোটোকল বাফার আউটপুট করে।
সারাংশ
ইনপুট tags এবং values একই আকৃতি থাকতে হবে. তৈরি করা সারাংশে tags এবং values প্রতিটি ট্যাগ-মান জোড়ার জন্য একটি সারাংশ মান রয়েছে।
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- ট্যাগ: সারাংশের জন্য ট্যাগ।
- মান: `ট্যাগের মতো একই আকৃতি। সারাংশের জন্য মান।
রিটার্ন:
-
Output : স্কেলার। সিরিয়ালাইজড Summary প্রোটোকল বাফার।
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
পাবলিক ফাংশন
নোড
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
অপারেটর::টেনসরফ্লো::আউটপুট
operator::tensorflow::Output() const
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# tensorflow::ops::ScalarSummary Class Reference\n\ntensorflow::ops::ScalarSummary\n==============================\n\n`#include \u003clogging_ops.h\u003e`\n\nOutputs a `Summary` protocol buffer with scalar values.\n\nSummary\n-------\n\nThe input `tags` and `values` must have the same shape. The generated summary has a summary value for each tag-value pair in `tags` and `values`.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- tags: Tags for the summary.\n- values: Same shape as \\`tags. Values for the summary.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): Scalar. Serialized `Summary` protocol buffer.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [ScalarSummary](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scalar_summary_1a37ead9a3e40afb5ca6c768bd9964fc60)`(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)` tags, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` values)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scalar_summary_1a0846561767f6abb3de936cc26f92eb42) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [summary](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scalar_summary_1a8d164e18d2a22962eacd48e8f77ab864) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scalar_summary_1a8541b3eb0514c816421a7f1ac6343083)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scalar_summary_1aedb9308de46ad38d9bb8d680ad4e9419)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scalar_summary_1a4a426ca21e1f1e4df05580aba8f22238)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### summary\n\n```text\n::tensorflow::Output summary\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### ScalarSummary\n\n```gdscript\n ScalarSummary(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input tags,\n ::tensorflow::Input values\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]
