রাজ্য অপারেশন

সারসংক্ষেপ

ক্লাস

tensorflow:: ops:: বরাদ্দ করুন

এটিতে 'মান' নির্ধারণ করে 'রেফ' আপডেট করুন।

tensorflow:: ops:: AssignAdd

এটিতে 'মান' যোগ করে 'রেফ' আপডেট করুন।

tensorflow:: ops:: AssignSub

এটি থেকে 'মান' বিয়োগ করে 'রেফ' আপডেট করুন।

tensorflow:: ops:: CountUpTo

'সীমা' না পৌঁছানো পর্যন্ত 'রেফ' বৃদ্ধি করে।

tensorflow:: ops:: DestroyTemporaryVariable

অস্থায়ী পরিবর্তনশীলকে ধ্বংস করে এবং এর চূড়ান্ত মান প্রদান করে।

tensorflow:: ops:: IsVariableInitialized

একটি টেনসর শুরু করা হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করে।

tensorflow:: ops:: ResourceCountUpTo

ইনক্রিমেন্ট ভেরিয়েবল 'রিসোর্স' দ্বারা নির্দেশিত হয় যতক্ষণ না এটি 'সীমা' এ পৌঁছায়।

tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdAdd

একটি ভেরিয়েবলে স্বতন্ত্র মান বা স্লাইসগুলিতে স্পারস যোগ প্রয়োগ করে।

tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdSub

একটি ভেরিয়েবলের স্বতন্ত্র মান বা স্লাইসে স্পারস বিয়োগ প্রয়োগ করে।

tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdUpdate

একটি প্রদত্ত মধ্যে পৃথক মান বা স্লাইস স্পারস updates প্রয়োগ করে।

tensorflow:: ops:: ScatterAdd

একটি পরিবর্তনশীল রেফারেন্সে স্পার্স আপডেট যোগ করে।

tensorflow:: ops:: ScatterDiv

স্পার্স আপডেট দ্বারা একটি পরিবর্তনশীল রেফারেন্স ভাগ করে।

tensorflow:: ops:: ScatterMax

max অপারেশন ব্যবহার করে একটি পরিবর্তনশীল রেফারেন্সে স্পার্স আপডেটগুলি হ্রাস করে।

tensorflow:: ops:: ScatterMin

min অপারেশন ব্যবহার করে একটি পরিবর্তনশীল রেফারেন্সে বিক্ষিপ্ত আপডেটগুলি হ্রাস করে।

tensorflow:: ops:: ScatterMul

একটি পরিবর্তনশীল রেফারেন্সে স্পার্স আপডেটগুলিকে গুণ করে।

tensorflow:: ops:: ScatterNdAdd

একটি ভেরিয়েবলে স্বতন্ত্র মান বা স্লাইসগুলিতে স্পারস যোগ প্রয়োগ করে।

tensorflow:: ops:: ScatterNdSub

একটি ভেরিয়েবলের স্বতন্ত্র মান বা স্লাইসে স্পারস বিয়োগ প্রয়োগ করে।

tensorflow:: ops:: ScatterNdUpdate

একটি প্রদত্ত মধ্যে পৃথক মান বা স্লাইস স্পারস updates প্রয়োগ করে।

tensorflow:: ops:: ScatterSub

একটি পরিবর্তনশীল রেফারেন্সে স্পার্স আপডেট বিয়োগ করে।

tensorflow:: ops:: ScatterUpdate

একটি পরিবর্তনশীল রেফারেন্সে স্পার্স আপডেট প্রয়োগ করে।

tensorflow:: ops:: Temporary Variable

একটি টেনসর প্রদান করে যা পরিবর্তিত হতে পারে, কিন্তু শুধুমাত্র একটি একক ধাপে টিকে থাকে।

tensorflow:: ops:: পরিবর্তনশীল

স্টেটকে টেনসরের আকারে ধরে রাখে যা ধাপে ধাপে টিকে থাকে।