संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: स्केलरसारांश
#include <logging_ops.h>
स्केलर मानों के साथ एक Summary
प्रोटोकॉल बफ़र आउटपुट करता है।
सारांश
इनपुट tags
और values
आकार समान होना चाहिए। जेनरेट किए गए सारांश में tags
और values
में प्रत्येक टैग-मूल्य जोड़ी के लिए एक सारांश मान होता है।
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- टैग: सारांश के लिए टैग।
- मान: `टैग के समान आकार। सारांश के लिए मान.
रिटर्न:
-
Output
: अदिश. क्रमबद्ध Summary
प्रोटोकॉल बफ़र.
सार्वजनिक गुण
सार्वजनिक समारोह
नोड
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट
operator::tensorflow::Output() const
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],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```"]]