Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
tensör akışı:: işlem:: SkalerÖzet
#include <logging_ops.h>
Skaler değerlere sahip bir Summary
protokol arabelleğinin çıktısını alır.
Özet
Giriş tags
ve values
aynı şekle sahip olmalıdır. Oluşturulan özette, tags
ve values
her etiket-değer çifti için bir özet değeri bulunur.
Argümanlar:
- kapsam: Bir Kapsam nesnesi
- Etiketler: Özet için etiketler.
- değerler: 'etiketler' ile aynı şekil. Özet için değerler.
İade:
-
Output
: Skaler. Serileştirilmiş Summary
protokol arabelleği.
Genel özellikler
Kamu işlevleri
düğüm
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
operatör::tensorflow::Çıktı
operator::tensorflow::Output() const
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC."],[],[],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```"]]