זרימת טנזור:: פעולות

תַקצִיר

הגדרות סוג
Mul	סוג-הגדרת Multiply
Neg	סוג-הגדרת Negate
ReduceAll	סוג-הגדרת All
ReduceAny	סוג-הגדרת Any
ReduceMax	סוג-הגדרת Max
ReduceMean	סוג-הגדרת Mean
ReduceMin	סוג-הגדרת Min
ReduceProd	סוג-הגדרת Prod
ReduceSum	סוג-הגדרת Sum
Sub	סוג-הגדרת Subtract

פונקציות
AsNodeOut (const Scope & scope, const Input & inp)	NodeBuilder::NodeOut
AsNodeOutList (const Scope & scope, const InputList & inp)	std::vector< NodeBuilder::NodeOut >
AudioSummary (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input tag, :: tensorflow::Input tensor, :: tensorflow::Input sample_rate)
AudioSummary (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input tag, :: tensorflow::Input tensor, :: tensorflow::Input sample_rate, const AudioSummary::Attrs & attrs)
BadColor (const TensorProto & x)	TF_MUST_USE_RESULT Attrs צבע לשימוש עבור פיקסלים עם ערכים לא סופיים.
Const (const Scope & scope, const Input::Initializer & val)	Output
Const (const Scope & scope, const T & v, const TensorShape shape)	Output
Const (const Scope & scope, const std::initializer_list< T > & v, const TensorShape shape)	Output
ConstFromProto (const Scope & scope, const TensorProto & proto)	Output
ImageSummary (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input tag, :: tensorflow::Input tensor)
ImageSummary (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input tag, :: tensorflow::Input tensor, const ImageSummary::Attrs & attrs)
MaxImages (int64 x)	Attrs
MaxOutputs (int64 x)	Attrs
node () const	::tensorflow::Node *
range (It represents the value of a *pixel in the output image).Non-finite values in the input tensor are *replaced by this tensor in the output image.The default value is the color *red.**Arguments	image **If max_images is greater the summary value tags are *generated sequentially as *tag *tag etc **The bad_color argument is the color to use in the generated images for *non finite input values It is a uint8 D tensor of length channels *Each element must be in the מספר מקסימלי של רכיבי אצווה ליצירת תמונות עבורם.

שיעורים
tensorflow:: ops:: ביטול	העלה חריג כדי לבטל את התהליך בעת קריאה.
זרימת tensor:: ops:: שרירי בטן	מחשב את הערך המוחלט של טנזור.
tensorflow:: ops:: AccumulateNV2	מחזירה את הסכום לפי אלמנטים של רשימה של טנזורים.
tensorflow:: ops:: AccumulatorApplyGradient	מחיל גרדיאנט על אקומולטור נתון.
tensorflow:: ops:: AccumulatorNumAccumulated	מחזירה את מספר הגרדיאנטים המצטברים באקומולטורים הנתונים.
tensorflow:: ops:: AccumulatorSetGlobalStep	מעדכן את הפונקציה accumulator עם ערך חדש עבור global_step.
tensorflow:: ops:: AccumulatorTakeGradient	מחלץ את הגרדיאנט הממוצע ב- ConditionalAccumulator הנתון.
tensorflow:: ops:: Acos	מחשב את acos של x לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: אקוש	מחשב את הקוסינוס ההיפרבולי ההפוך של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: הוסף	מחזירה את x + y לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: AddManySparseToTensorsMap	הוסף SparseTensor מסוג N -minibatch ל- SparseTensorsMap , והחזר N ידיות.
tensorflow:: ops:: AddN	הוסף את כל טנזורי הקלט לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: AddSparseToTensorsMap	הוסף SparseTensor ל- SparseTensorsMap ומחזיר את ה- handle שלו.
זרימת tensor:: ops:: AddV2	מחזירה את x + y לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: התאמה של ניגודיות	כוונן את הניגודיות של תמונה אחת או יותר.
tensorflow:: ops:: AdjustHue	התאמת הגוון של תמונה אחת או יותר.
tensorflow:: ops:: התאמה של רוויה	כוונן את הרוויה של תמונה אחת או יותר.
tensorflow:: ops:: הכל	מחשב את ה"ו-לוגי" של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
tensorflow:: ops:: AllCandidateSampler	יוצר תוויות לדגימת מועמדים עם התפלגות יוניגרמה נלמדת.
tensorflow:: ops:: זווית	מחזירה את הארגומנט של מספר מרוכב.
tensorflow:: ops:: כלשהו	מחשב את ה"או הלוגי" של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
tensorflow:: ops:: ApplyAdadelta	עדכון '*var' בהתאם לסכימת adadelta.
tensorflow:: ops:: ApplyAdagrad	עדכון '*var' בהתאם לסכימת adagrad.
tensorflow:: ops:: ApplyAdagradDA	עדכון '*var' בהתאם לסכימת האדגרד הפרוקסימלית.
tensorflow:: ops:: ApplyAdam	עדכון '*var' לפי אלגוריתם אדם.
tensorflow:: ops:: ApplyAddSign	עדכון '*var' בהתאם לעדכון AddSign.
tensorflow:: ops:: ApplyCenteredRMSProp	עדכון '*var' בהתאם לאלגוריתם RMSProp הממורכז.
tensorflow:: ops:: ApplyFtrl	עדכון '*var' בהתאם לסכימה Ftrl-proximal.
tensorflow:: ops:: ApplyFtrlV2	עדכון '*var' בהתאם לסכימה Ftrl-proximal.
tensorflow:: ops:: ApplyGradientDescent	עדכון '*var' על ידי חיסור 'alpha' * 'delta' ממנו.
tensorflow:: ops:: ApplyMomentum	עדכון '*var' בהתאם לסכימת המומנטום.
tensorflow:: ops:: ApplyPowerSign	עדכון '*var' בהתאם לעדכון AddSign.
tensorflow:: ops:: ApplyProximalAdagrad	עדכון '*var' ו-'*accum' בהתאם ל-FOBOS עם קצב הלמידה של Adagrad.
tensorflow:: ops:: ApplyProximalGradientDescent	עדכון '*var' כאלגוריתם FOBOS עם קצב למידה קבוע.
tensorflow:: ops:: ApplyRMSProp	עדכון '*var' בהתאם לאלגוריתם RMSProp.
tensorflow:: ops:: משוער שווה	מחזירה את ערך האמת של abs(xy) < סובלנות מבחינת אלמנטים.
tensorflow:: ops:: ArgMax	מחזירה את האינדקס עם הערך הגדול ביותר על פני ממדים של טנזור.
tensorflow:: ops:: ArgMin	מחזירה את האינדקס עם הערך הקטן ביותר על פני ממדים של טנזור.
tensorflow:: ops:: AsString	ממיר כל ערך בטנזור הנתון למחרוזות.
tensorflow:: ops:: אסין	מחשב את הסינוס הטריגנומטרי ההפוך של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: אסינה	מחשב את הסינוס ההיפרבולי ההפוך של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: טענה	טוען שהתנאי הנתון מתקיים.
tensorflow:: ops:: הקצאה	עדכן את 'ref' על ידי הקצאת 'value' אליו.
tensorflow:: ops:: AssignAdd	עדכן את 'ref' על ידי הוספת 'value' אליו.
tensorflow:: ops:: AssignSub	עדכון 'ref' על ידי הפחתת 'value' ממנו.
tensorflow:: ops:: אטאן	מחשב את הטנגנס הטריגנומטרי ההפוך של x לפי איבר.
זרימת tensor:: ops:: Atan2	מחשב את הארקטנגנס של y/x לפי איברים, תוך התחשבות בסימני הארגומנטים.
tensorflow:: ops:: אטאן	מחשבת את הטנגנס ההיפרבולי ההפוך של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: AvgPool	מבצע איגום ממוצעים על הקלט.
tensorflow:: ops:: AvgPool3D	מבצע איגום ממוצעים תלת-ממדי על הקלט.
tensorflow:: ops:: AvgPool3DGrad	מחשב גרדיאנטים של פונקציית איגום ממוצעת.
tensorflow:: ops:: מחסום	מגדיר מחסום שנמשך בין ביצועי גרף שונים.
tensorflow:: ops:: BarrierClose	סוגר את המחסום הנתון.
tensorflow:: ops:: גודל מחסום לא שלם	מחשב את מספר האלמנטים הלא שלמים במחסום הנתון.
tensorflow:: ops:: BarrierInsertMany	עבור כל מפתח, מקצה את הערך המתאים לרכיב שצוין.
tensorflow:: ops:: BarrierReadySize	מחשב את מספר האלמנטים השלמים במחסום הנתון.
tensorflow:: ops:: BarrierTakeMany	לוקח את המספר הנתון של אלמנטים שהושלמו ממחסום.
tensorflow:: ops:: BatchMatMul	מכפיל פרוסות של שני טנזורים בקבוצות.
tensorflow:: ops:: BatchMatMulV2	מכפיל פרוסות של שני טנזורים בקבוצות.
tensorflow:: ops:: BatchToSpace	BatchToSpace עבור טנזורים 4-ממדיים מסוג T.
tensorflow:: ops:: BatchToSpaceND	BatchToSpace עבור טנזורים ND מסוג T.
tensorflow:: ops:: BesselI0e	מחשב את פונקציית Bessel i0e של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: BesselI1e	מחשב את פונקציית Bessel i1e של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: Betainc	חשב את אינטגרל הבטא הלא שלם המסודר \(I_x(a, b)\).
tensorflow:: ops:: BiasAdd	מוסיף bias value .
tensorflow:: ops:: BiasAddGrad	הפעולה לאחור עבור "BiasAdd" על טנזור ה-"bias".
tensorflow:: ops:: Bincount	סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלם.
tensorflow:: ops:: Bitcast	Bitcast מבצע הטנזור מסוג אחד לאחר מבלי להעתיק נתונים.
tensorflow:: ops:: BroadcastDynamicShape	החזר את הצורה של s0 op s1 באמצעות broadcast.
tensorflow:: ops:: BroadcastTo	שידור מערך עבור צורה תואמת.
tensorflow:: ops:: דליזציה	מחלק 'קלט' לפי 'גבולות'.
tensorflow:: ops:: יצוק	הפיכת x מסוג SrcT ל-y של DstT.
tensorflow:: ops:: תקרה	מחזירה את המספר השלם הקטן ביותר מבחינת אלמנטים, שאינו קטן מ-x.
tensorflow:: ops:: CheckNumerics	בודק טנזור עבור ערכי NaN ו-Inf.
tensorflow:: ops:: ClipByValue	קוצץ ערכי טנזור למינימום ומקסימום שצוינו.
tensorflow:: ops:: דיכוי לא מקסימלי משולב	בוחר בתאווה קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של ניקוד.
tensorflow:: ops:: CompareAndBitpack	השווה ערכי input threshold וארוז את הביטים המתקבלים לתוך uint8 .
זרימת טנזור:: פעולות:: מורכבת	ממירה שני מספרים ממשיים למספר מרוכב.
tensorflow:: ops:: ComplexAbs	מחשב את הערך המוחלט המרוכב של טנזור.
tensorflow:: ops:: ComputeAccidentalHits	מחשב את המזהים של המיקומים ב-sampled_candidates התואמים ל-true_labels.
tensorflow:: ops:: קונקט	משרשר טנזורים לאורך מימד אחד.
tensorflow:: ops:: מצבר מותנה	צובר מותנה לאיסוף גרדיאנטים.
tensorflow:: ops:: Conj	מחזירה את הצומד המרוכב של מספר מרוכב.
tensorflow:: ops:: צימוד, טרנספוזציה	ערבבו את המימדים של x לפי תמורה וצמדו את התוצאה.
tensorflow:: ops:: ControlTrigger	לא עושה כלום.
tensorflow:: ops:: Conv2D	מחשב קונבולוציה דו-ממדית בהינתן input קלט filter 4-ממדיים.
tensorflow:: ops:: Conv2DBackpropFilter	מחשב את גרדיאנטי הקונבולוציה ביחס למסנן.
tensorflow:: ops:: Conv2DBackpropInput	מחשב את גרדיאנטי הקונבולוציה ביחס לקלט.
tensorflow:: ops:: Conv3D	מחשב קונבולוציה תלת-ממדית בהינתן input קלט filter 5-ממדיים.
tensorflow:: ops:: Conv3DBackpropFilterV2	מחשב את הגרדיאנטים של קונבולוציה תלת-ממדית ביחס למסנן.
tensorflow:: ops:: Conv3DBackpropInputV2	מחשב את הגרדיאנטים של קונבולוציה תלת-ממדית ביחס לקלט.
זרימת טנזור:: פעולות:: קוס	מחשב את ה-cos של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: קוש	מחשב את הקוסינוס ההיפרבולי של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: CountUpTo	מגדיל את ה-'ref' עד שהוא מגיע ל-'limit'.
tensorflow:: ops:: CropAndResize	מחלץ חתכים מטנזור תמונת הקלט ומשנה את גודלם.
tensorflow:: ops:: CropAndResizeGradBoxes	מחשב את הגרדיאנט של הפונקציה crop_and_resize עבור טנזור תיבות הקלט.
tensorflow:: ops:: CropAndResizeGradImage	מחשב את הגרדיאנט של הפונקציה crop_and_resize עבור טנזור תמונת הקלט.
tensorflow:: ops:: Cross	חשב את המכפלה הצולבת הזוגית.
tensorflow:: ops:: Cumprod	חשב את המכפלה המצטברת של הטנזור x לאורך axis .
tensorflow:: ops:: Cumsum	חשב את הסכום המצטבר של הטנזור x לאורך axis .
tensorflow:: ops:: DataFormatDimMap	מחזירה את אינדקס הממדים בפורמט נתוני היעד הנתון ב-.
tensorflow:: ops:: DataFormatVecPermute	מחזירה את הווקטור/טנזור המותאם בפורמט נתוני היעד הנתון.
tensorflow:: ops:: DebugGradientIdentity	אופרציית זהות עבור ניפוי שגיאות גרדיאנט.
tensorflow:: ops:: DebugGradientRefIdentity	אופרציית זהות עבור ניפוי שגיאות גרדיאנט.
tensorflow:: ops:: DecodeAndCropJpeg	פענוח וחיתוך של תמונה מקודדת JPEG לטנזור uint8.
tensorflow:: ops:: DecodeBase64	פענח מחרוזות מקודדות base64 בטוחות לאינטרנט.
tensorflow:: ops:: DecodeBmp	פענח את הפריים הראשון של תמונה מקודדת BMP לטנזור uint8.
tensorflow:: ops:: DecodeCSV	המרת רשומות CSV לטנזורים.
tensorflow:: ops:: DecodeCompressed	פירוק מחרוזות.
tensorflow:: ops:: DecodeGif	פענח את המסגרת/ות של תמונה מקודדת GIF לטנזור uint8.
tensorflow:: ops:: DecodeJSONדוגמה	המרת רשומות דוגמה מקודדות JSON למחרוזות מאגר פרוטוקול בינאריות.
tensorflow:: ops:: DecodeJpeg	פענוח תמונה מקודדת JPEG לטנזור uint8.
tensorflow:: ops:: DecodePaddedRaw	פרש מחדש את הבייטים של מחרוזת כווקטור של מספרים.
tensorflow:: ops:: DecodePng	פענח תמונה מקודדת PNG לטנזור uint8 או uint16.
tensorflow:: ops:: DecodeRaw	פרש מחדש את הבייטים של מחרוזת כווקטור של מספרים.
tensorflow:: ops:: DeepCopy	יוצר עותק של x .
tensorflow:: ops:: DeleteSessionTensor	מחק את הטנזור שצוין על ידי ה-handle שלו בסשן.
tensorflow:: ops:: עומק למרחב	DepthToSpace עבור טנזורים מסוג T.
tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNative	מחשב קונבולוציה דו-ממדית לעומק בהינתן input קלט filter 4-ממדיים.
tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter	מחשב את הגרדיאנטים של קונבולוציה לעומק ביחס למסנן.
tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNativeBackpropInput	מחשב את הגרדיאנטים של קונבולוציה לעומק ביחס לקלט.
tensorflow:: ops:: דה-קוונטיזציה	דה-קוונטיזציה של טנזור ה'קלט' לטנזור צף.
tensorflow:: ops:: ביטול סידור של כמות גדולה של דלילות	ביטול סידור וחיבור של SparseTensors ממיני-אצווה סידורית.
tensorflow:: ops:: ביטול סידור דליל	ביטול סידור של אובייקטי SparseTensor .
tensorflow:: ops:: DestroyTemporaryVariable	משמיד את המשתנה הזמני ומחזיר את ערכו הסופי.
tensorflow:: ops:: אבחון	מחזירה טנזור אלכסוני עם ערכי אלכסון נתונים.
tensorflow:: ops:: DiagPart	מחזירה את החלק האלכסוני של הטנזור.
tensorflow:: ops:: דיגמה	מחשב את Psi, הנגזרת של Lgamma (הלוגריתם של הערך המוחלט של).
זרימת tensor:: ops:: התרחבות דו-ממדית	מחשב את התרחבות גווני האפור של input 4-ממדיים filter תלת-ממדיים.
tensorflow:: ops:: Dilation2DBackpropFilter	מחשב את הגרדיאנט של ההתרחבות הדו-ממדית המורפולוגית ביחס למסנן.
tensorflow:: ops:: Dilation2DBackpropInput	מחשב את הגרדיאנט של ההתרחבות הדו-ממדית המורפולוגית ביחס לקלט.
tensorflow:: ops:: Div	מחזירה את x / y לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: DivNoNan	מחזירה 0 אם המכנה הוא אפס.
tensorflow:: ops:: DrawBoundingBoxes	צייר תיבות תוחמות על קבוצת תמונות.
tensorflow:: ops:: DrawBoundingBoxesV2	צייר תיבות תוחמות על קבוצת תמונות.
tensorflow:: ops:: מחיצה דינמית	מחלק data לטנזורים של num_partitions באמצעות אינדקסים partitions .
tensorflow:: ops:: DynamicStitch	שלבו את הערכים מטנזורי data לטנזור יחיד.
tensorflow:: ops:: EditDistance	מחשב את מרחק העריכה של לבנשטיין (אולי מנורמל).
tensorflow:: ops:: Elu	מחשבת ערך ליניארי אקספוננציאלי: exp(features) - 1 אם < 0, features אחרת.
tensorflow:: ops:: ריק	יוצר טנזור עם הצורה הנתונה.
tensorflow:: ops:: EncodeBase64	קידוד מחרוזות לפורמט base64 בטוח לאינטרנט.
tensorflow:: ops:: קידוד Jpeg	קידוד JPEG של תמונה.
tensorflow:: ops:: קידודJpegVariableQuality	קידוד JPEG של תמונת קלט עם איכות דחיסה שסופקה.
tensorflow:: ops:: EncodePng	קידוד PNG של תמונה.
tensorflow:: ops:: EnsureShape	מוודא שצורת הטנזור תואמת את הצורה הצפויה.
זרימת tensor:: ops:: שווה	מחזירה את ערך האמת של (x == y) לפי אלמנט.
tensorflow:: ops:: Erf	מחשב את פונקציית השגיאה של גאוס של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: Erfc	מחשב את פונקציית השגיאה המשלימה של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: Erfinv	משימה: הוסף מסמך.
tensorflow:: ops:: EuclideanNorm	מחשב את הנורמה האוקלידית של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
tensorflow:: ops:: Exp	מחשב את הערך האקספוננציאלי של x לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: ExpandDims	מוסיף ממד של 1 לצורת טנזור.
זרימת טנזור:: פעולות:: ניסוי 1	מחשב exp(x) - 1 לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: הצצה לחלץ	מחלץ הצצה מטנזור הקלט.
tensorflow:: ops:: ExtractImagePatches	לחלץ patches images ולהכניס אותם לממד הפלט "עומק".
tensorflow:: ops:: ExtractJpegShape	חלץ את פרטי הצורה של תמונה מקודדת JPEG.
tensorflow:: ops:: ExtractVolumePatches	לחלץ patches input ולהכניס אותם לממד הפלט "עומק".
tensorflow:: ops:: FIFOQueue	תור שמייצר אלמנטים בסדר "נכנס ראשון, יוצא ראשון".
tensorflow:: ops:: עובדה	פלט עובדה על פקטוריאלים.
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxArgs	בצע כימות מזויף של טנזור 'inputs', הקלד float לטנזור 'outputs' מאותו סוג.
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	חשב גרדיאנטים עבור פעולת FakeQuantWithMinMaxArgs .
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVars	כימות מזויף של טנזור 'inputs' מסוג float באמצעות סקלרים גלובליים float min
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVarsGradient	חשב גרדיאנטים עבור פעולת FakeQuantWithMinMaxVars .
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	בצע כימות מזויף של טנזור 'inputs' מסוג float ואחת מהצורות: [d] ,.
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient	חשב גרדיאנטים עבור פעולת FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel .
tensorflow:: ops:: מילוי	יוצר טנזור מלא בערך סקלרי.
tensorflow:: ops:: טביעת אצבע	מייצר ערכי טביעות אצבע.
tensorflow:: ops:: קורא רשומות באורך קבוע	קורא שמפיק רשומות באורך קבוע מקובץ.
tensorflow:: ops:: FixedUnigramCandidateSampler	יוצר תוויות לדגימת מועמדים עם התפלגות יוניגרמה נלמדת.
זרימת tensor:: ops:: רצפה	מחזירה את המספר השלם הגדול ביותר מבחינת אלמנטים שאינו גדול מ-x.
tensorflow:: ops:: FloorDiv	מחזירה את x // y לפי אלמנט.
tensorflow:: ops:: FloorMod	מחזירה שארית לפי איברים של חילוק.
tensorflow:: ops:: FractionalAvgPool	מבצע איגום ממוצע חלקי על הקלט.
tensorflow:: ops:: FractionalMaxPool	מבצע איגום מקסימלי חלקי על הקלט.
tensorflow:: ops:: FusedBatchNorm	נורמליזציה של אצווה.
tensorflow:: ops:: FusedBatchNormGrad	גרדיאנט לנורמליזציה של אצווה.
tensorflow:: ops:: FusedBatchNormGradV2	גרדיאנט לנורמליזציה של אצווה.
tensorflow:: ops:: FusedBatchNormGradV3	גרדיאנט לנורמליזציה של אצווה.
tensorflow:: ops:: FusedBatchNormV2	נורמליזציה של אצווה.
tensorflow:: ops:: FusedBatchNormV3	נורמליזציה של אצווה.
tensorflow:: ops:: FusedPadConv2D	מבצע ריפוד כתהליך מקדים במהלך קונבולוציה.
tensorflow:: ops:: FusedResizeAndPadConv2D	מבצע שינוי גודל וריפוד כתהליך מקדים במהלך קונבולוציה.
tensorflow:: ops:: איסוף	איסוף פרוסות params לפי indices .
tensorflow:: ops:: GatherNd	איסוף פרוסות params לתוך טנזור עם צורה שצוינה על ידי indices .
tensorflow:: ops:: GatherV2	אסוף פרוסות params ציר axis לפי indices .
tensorflow:: ops:: GetSessionHandle	אחסן את טנזור הקלט במצב של הסשן הנוכחי.
tensorflow:: ops:: GetSessionHandleV2	אחסן את טנזור הקלט במצב של הסשן הנוכחי.
tensorflow:: ops:: GetSessionTensor	קבל את ערך הטנזור שצוין על ידי הידית שלו.
tensorflow:: ops:: גדול יותר	מחזירה את ערך האמת של (x > y) לפי איברים.
tensorflow:: ops:: GreaterEqual	מחזירה את ערך האמת של (x >= y) לפי אלמנט.
tensorflow:: ops:: GuaranteeConst	נותן ערובה לזמן הריצה של TF שטנזור הקלט הוא קבוע.
tensorflow:: ops:: HSVToRGB	המר תמונה אחת או יותר מ-HSV ל-RGB.
tensorflow:: ops:: היסטוגרמהרוחב קבוע	החזרת היסטוגרמה של ערכים.
tensorflow:: ops:: היסטוגרמה סיכום	מפיק מאגר פרוטוקול Summary עם היסטוגרמה.
tensorflow:: ops:: זהות	החזרת טנזור בעל צורה ותוכן זהים לטנזור או לערך הקלט.
tensorflow:: ops:: זהותN	מחזירה רשימה של טנזורים בעלי צורות ותוכן זהים לקלט.
tensorflow:: ops:: קורא זהויות	קורא שמפיק את העבודה בתור גם כמפתח וגם כערך.
tensorflow:: ops:: איגמה	חשב את פונקציית גמא הלא שלמה המסודרת התחתונה P(a, x) .
tensorflow:: ops:: Igammac	חשב את פונקציית הגמא העליונה הלא שלמה Q(a, x) .
tensorflow:: ops:: תמונה	מחזירה את החלק המדומה של מספר מרוכב.
tensorflow:: ops:: בלתי משתנה	מחזירה טנזור בלתי משתנה מאזור הזיכרון.
tensorflow:: ops:: InTopK	מציין האם המטרות נמצאות בתחזיות K המובילות.
tensorflow:: ops:: InTopKV2	מציין האם המטרות נמצאות בתחזיות K המובילות.
tensorflow:: ops:: InplaceAdd	מוסיף v לשורות שצוינו של x.
tensorflow:: ops:: InplaceSub	מחסר v לשורות מוגדרות של x .
tensorflow:: ops:: InplaceUpdate	מעדכן שורות שצוינו עם ערכים ב- v .
tensorflow:: ops:: Inv	מחשב את ההופכי של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: InvertPermutation	מחשב את התמורה ההפוכה של טנזור.
tensorflow:: ops:: IsFinite	מחזירה אילו אלמנטים של x הם סופיים.
tensorflow:: ops:: IsInf	מחזירה אילו איברים של x הם Inf.
tensorflow:: ops:: IsNan	מחזירה אילו איברים של x הם NaN.
tensorflow:: ops:: IsVariableInitialized	בודק האם טנזור אותחל.
tensorflow:: ops:: L2Loss	אובדן L2.
tensorflow:: ops:: LMDBReader	קורא שמפיק את הרשומות מקובץ LMDB.
tensorflow:: ops:: LRN	נורמליזציה של תגובה מקומית.
tensorflow:: ops:: LearnedUnigramCandidateSampler	יוצר תוויות לדגימת מועמדים עם התפלגות יוניגרמה נלמדת.
tensorflow:: ops:: פחות	מחזירה את ערך האמת של (x < y) לפי איברים.
tensorflow:: ops:: LessEqual	מחזירה את ערך האמת של (x <= y) לפי אלמנט.
tensorflow:: ops:: Lgamma	מחשב את הלוגריתם של הערך המוחלט של Gamma(x) לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: LinSpace	מייצר ערכים במרווח זמן.
tensorflow:: ops:: Log	מחשב את הלוגריתם הטבעי של x לפי איברים.
זרימת טנזור:: פעולות:: Log1p	מחשב את הלוגריתם הטבעי של (1 + x) לפי איברים.
tensorflow:: ops:: LogSoftmax	מחשב רישום הפעלות של softmax.
tensorflow:: ops:: LogUniformCandidateSampler	יוצר תוויות לדגימת מועמדים עם התפלגות אחידה-לוגריתמית.
tensorflow:: ops:: LogicalAnd	מחזירה את ערך האמת של x ו-y לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: LogicalNot	מחזירה את ערך האמת של NOT x לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: LogicalOr	מחזירה את ערך האמת של x או y לפי אלמנט.
tensorflow:: ops:: LoopCond	מעביר את הקלט לפלט.
tensorflow:: ops:: MapClear	Op מסיר את כל האלמנטים במכולה הבסיסית.
tensorflow:: ops:: גודל מפה לא שלם	הפונקציה Op מחזירה את מספר האלמנטים הלא שלמים במכולה הבסיסית.
tensorflow:: ops:: MapPeek	Op מציץ על הערכים במפתח שצוין.
tensorflow:: ops:: גודל מפה	הפונקציה Op מחזירה את מספר האלמנטים במכולה הבסיסית.
tensorflow:: ops:: MapStage	שלב (מפתח, ערכים) במכולה הבסיסית אשר מתנהג כמו טבלת גיבוב.
tensorflow:: ops:: MapUnstage	Op מסיר ומחזיר את הערכים המשויכים למפתח.
tensorflow:: ops:: MapUnstageNoKey	הפונקציה מסירה ומחזירה ערך אקראי (מפתח, ערך).
tensorflow:: ops:: MatMul	הכפל את המטריצה ​​"a" במטריצה ​​"b".
tensorflow:: ops:: קבצי התאמה	מחזירה את קבוצת הקבצים התואמים תבנית glob אחת או יותר.
tensorflow:: ops:: MatrixBandPart	העתק טנזור המציב כל דבר מחוץ לפס מרכזי בכל מטריצה ​​פנימית ביותר.
tensorflow:: ops:: MatrixDiag	מחזירה טנזור אלכסוני מחולק באצווה עם ערכי אלכסון מחולקים נתונים.
tensorflow:: ops:: MatrixDiagPart	מחזירה את החלק האלכסוני המעובד של טנזור מעובד.
tensorflow:: ops:: MatrixDiagPartV2	מחזירה את החלק האלכסוני המעובד של טנזור מעובד.
tensorflow:: ops:: MatrixDiagV2	מחזירה טנזור אלכסוני מחולק באצווה עם ערכי אלכסון מחולקים באצווה נתונים.
tensorflow:: ops:: MatrixSetDiag	מחזירה טנזור מטריצה ​​מחולק באצווה עם ערכי אלכסון חדשים מחולקים באצווה.
tensorflow:: ops:: MatrixSetDiagV2	מחזירה טנזור מטריצה ​​מחולק באצווה עם ערכי אלכסון חדשים מחולקים באצווה.
tensorflow:: ops:: מקסימום	מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
tensorflow:: ops:: MaxPool	מבצע איגום מקסימלי על הקלט.
tensorflow:: ops:: MaxPool3D	מבצע איגום תלת-ממדי מקסימלי על הקלט.
tensorflow:: ops:: MaxPool3DGrad	מחשב גרדיאנטים של פונקציית איגום מקסימלית.
tensorflow:: ops:: MaxPool3DGradGrad	מחשבת גרדיאנטים מסדר שני של פונקציית maxpooling.
tensorflow:: ops:: MaxPoolGradGrad	מחשבת גרדיאנטים מסדר שני של פונקציית maxpooling.
tensorflow:: ops:: MaxPoolGradGradV2	מחשבת גרדיאנטים מסדר שני של פונקציית maxpooling.
tensorflow:: ops:: MaxPoolGradGradWithArgmax	מחשבת גרדיאנטים מסדר שני של פונקציית maxpooling.
tensorflow:: ops:: MaxPoolGradV2	מחשבת גרדיאנטים של פונקציית maxpooling.
tensorflow:: ops:: MaxPoolV2	מבצע איגום מקסימלי על הקלט.
tensorflow:: ops:: MaxPoolWithArgmax	מבצע איגום מקסימלי על הקלט והפלט הן ערכים מקסימליים והן אינדקסים.
tensorflow:: ops:: מקסימום	מחזירה את המקסימום של x ו-y (כלומר
זרימת טנזור:: פעולות:: ממוצע	מחשב את ממוצע האלמנטים על פני ממדים של טנזור.
tensorflow:: ops:: מיזוג	מעביר את הערך של טנזור זמין inputs output .
tensorflow:: ops:: MergeSummary	מאחד תקצירים.
tensorflow:: ops:: MergeV2Checkpoints	ספציפי לפורמט V2: ממזג את קבצי המטא-דאטה של ​​נקודות ביקורת מפוצלות.
זרימת tensor:: ops:: מינימום	מחשב את המינימום של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
tensorflow:: ops:: מינימום	מחזירה את המינימום של x ו-y (כלומר
tensorflow:: ops:: MirrorPad	ממלא טנזור בערכים שקופים.
tensorflow:: ops:: Mod	מחזירה שארית לפי איברים של חילוק.
tensorflow:: ops:: MulNoNan	מחזירה את x * y לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: רב-נומי	שואב דגימות מהתפלגות רב-נומית.
tensorflow:: ops:: הכפל	מחזירה את x * y לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: Ndtri	משימה: הוסף מסמך.
tensorflow:: ops:: שלילה	מחשב ערך שלילי מספרי לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: הבאאחרי	מחזירה את הערך הבא הניתן לייצוג של x1 בכיוון x2 , לפי אלמנט.
tensorflow:: ops:: הבאאיטרציה	הופך את הקלט שלו לזמין לאיטרציה הבאה.
tensorflow:: ops:: ללא פעולה	לא עושה כלום.
tensorflow:: ops:: דיכוי לא מקסימלי	בוחר בתאווה קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של ניקוד.
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV2	בוחר בתאווה קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של ניקוד.
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV3	בוחר בתאווה קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של ניקוד.
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV4	בוחר בתאווה קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של ניקוד.
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV5	בוחר בתאווה קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של ניקוד.
tensorflow:: ops:: דיכוי לא מקסימלי עם חפיפות	בוחר בתאווה קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של ניקוד.
tensorflow:: ops:: לא שווה	מחזירה את ערך האמת של (x != y) לפי אלמנט.
tensorflow:: ops:: אלמנט N	מוצא ערכים של סטטיסטיקה מסדר n עבור הממד האחרון.
tensorflow:: ops:: OneHot	מחזירה טנזור בעל ערך חם אחד.
tensorflow:: ops:: OnesLike	מחזירה טנזור של אחדות בעלי צורה וסוג זהים ל-x.
tensorflow:: ops:: OrderedMapClear	Op מסיר את כל האלמנטים במכולה הבסיסית.
tensorflow:: ops:: OrderedMapSizeלא גמור	הפונקציה Op מחזירה את מספר האלמנטים הלא שלמים במכולה הבסיסית.
tensorflow:: ops:: OrderedMapPeek	Op מציץ על הערכים במפתח שצוין.
tensorflow:: ops:: גודל מפה מסודר	הפונקציה Op מחזירה את מספר האלמנטים במכולה הבסיסית.
tensorflow:: ops:: OrderedMapStage	שלב (מפתח, ערכים) במכולה הבסיסית אשר מתנהג כמו פקודה מסודרת.
tensorflow:: ops:: OrderedMapUnstage	Op מסיר ומחזיר את הערכים המשויכים למפתח.
tensorflow:: ops:: OrderedMapUnstageNoKey	הפונקציה Op מסירה ומחזירה את האלמנט (key, value) עם הקטן ביותר.
tensorflow:: ops:: Pad	ממלא טנזור באפסים.
זרימת tensor:: ops:: PadV2	מרפד טנזור.
tensorflow:: ops:: ריפודFIFOQueue	תור שמייצר אלמנטים בסדר "נכנס ראשון, יוצא ראשון".
tensorflow:: ops:: ParallelConcat	משרשר רשימה של N טנזורים לאורך המימד הראשון.
tensorflow:: ops:: ParallelDynamicStitch	שלבו את הערכים מטנזורי data לטנזור יחיד.
tensorflow:: ops:: פרמטריזציה קטומה רגילה	מפיק ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית.
tensorflow:: ops:: ניתוחדוגמה	הופך וקטור של המוח. דוגמה לפרוטו (כמחרוזות) לטנזורים מסוגים שונים.
tensorflow:: ops:: ניתוחדוגמהV2	הופך וקטור של tf.Example פרוטו (כמחרוזות) לטנזורים מסוגים שונים.
tensorflow:: ops:: ניתוחרצףדוגמה	הופך וקטור של פרוטוקולים (כמחרוזות) לרצף מסוג brain.SequenceExample לטנזורים מסוג Typed.
tensorflow:: ops:: ניתוחרצףדוגמהV2	הופך וקטור של פרוטו tf.io.SequenceExample (כמחרוזות) לטנזורים מסוג Typed.
tensorflow:: ops:: ניתוח דוגמה אחת	הופך פרוטו tf.Example (כמחרוזת) לטנזורים מסוג Typed.
tensorflow:: ops:: ניתוח רצף יחיד דוגמה	הופך מוח סקלרי. רצף דוגמה פרוטו (כמחרוזות) לטנזורים מסוגים שונים.
tensorflow:: ops:: ניתוח טנסור	הופך פרוטו של tensorflow.TensorProto מסודר לטנסור .
tensorflow:: ops:: מציין מיקום	אופציה מסוג placeholder עבור ערך שיוזן לחישוב.
tensorflow:: ops:: PlaceholderWithDefault	פעולה מסוג placeholder שעוברת דרך input כאשר הפלט שלה אינו מוזן.
tensorflow:: ops:: פוליגמה	חשב את פונקציית הפוליגמה \(^{(n)}(x)\).
tensorflow:: ops:: Pow	מחשב את החזקה של ערך אחד לעומת ערך אחר.
tensorflow:: ops:: PreventGradient	אופרציית זהות שמפעילה שגיאה אם ​​מתבקש גרדיאנט.
tensorflow:: ops:: הדפסה	מדפיס רשימה של טנזורים.
tensorflow:: ops:: PrintV2	מדפיס סקלר מחרוזת.
tensorflow:: ops:: PriorityQueue	תור המייצר אלמנטים ממוינים לפי ערך הרכיב הראשון.
tensorflow:: ops:: Prod	מחשב את מכפלת האלמנטים על פני ממדים של טנזור.
tensorflow:: ops:: QuantizeAndDequantizeV2	מבצע קוונטיזציה ואז דה-קוונטיזציה של טנזור.
tensorflow:: ops:: QuantizeAndDequantizeV3	מבצע קוונטיזציה ואז דה-קוונטיזציה של טנזור.
tensorflow:: ops:: QuantizeDownAndShrinkRange	המר את טנזור ה'קלט' הכמותי ל'פלט' בעל רמת דיוק נמוכה יותר, באמצעות ה-.
tensorflow:: ops:: QuantizeV2	לכמת את טנזור ה'קלט' מסוג float לטנזור 'פלט' מסוג 'T'.
tensorflow:: ops:: QuantizedAdd	מחזירה את הפונקציות x + y לפי אלמנטים, תוך עבודה על מאגרים כמותיים.
tensorflow:: ops:: מאגר ממוצעים כמותי	מייצר את המאגר הממוצע של טנזור הקלט עבור סוגים כמותיים.
tensorflow:: ops:: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization	נורמליזציה של אצווה כמותית.
tensorflow:: ops:: QuantizedBiasAdd	מוסיף 'הטיה' של הטנזור ל'קלט' של הטנזור עבור טיפוסים קוונטיים.
tensorflow:: ops:: QuantizedConcat	משרשר טנזורים כמותיים לאורך מימד אחד.
tensorflow:: ops:: QuantizedConv2D	מחשב קונבולוציה דו-ממדית בהינתן טנזורי קלט ומסנן 4-ממדיים כמותיים.
tensorflow:: ops:: QuantizedInstanceNorm	נורמליזציה של מופע כמותי.
tensorflow:: ops:: QuantizedMatMul	בצע כפל מטריצה ​​​​כמותית של a במטריצה b .
tensorflow:: ops:: מאגר מקסימלי כמותי	מייצר את המאגר המקסימלי של טנזור הקלט עבור סוגים כמותיים.
tensorflow:: ops:: QuantizedMul	מחזירה את x * y לפי אלמנטים, תוך עבודה על מאגרים כמותיים.
tensorflow:: ops:: QuantizedRelu	מחשבת פונקציות ליניאריות מתוקנות כמותית: max(features, 0)
tensorflow:: ops:: QuantizedRelu6	מחשבת ליניארית מתוקנת כמותית 6: min(max(features, 0), 6)
tensorflow:: ops:: QuantizedReluX	מחשב את הערך הלינארי הכמותי והמתוקן X: min(max(features, 0), max_value)
tensorflow:: ops:: QuantizedResizeBilinar	שינוי size images קוונטיות באמצעות אינטרפולציה דו-לינארית קוונטית.
tensorflow:: ops:: סגירת תור	סוגר את התור הנתון.
tensorflow:: ops:: תורהסרת תור	מסיר מהתור צ'אטל של טנזור אחד או יותר מהתור הנתון.
tensorflow:: ops:: תורהסרת תוררבים	מסיר n זוגות של טנזור אחד או יותר מהתור הנתון.
tensorflow:: ops:: תורהסר את התור עד	מסיר n זוגות של טנזור אחד או יותר מהתור הנתון.
tensorflow:: ops:: תורהוספה לתור	מכניס לתור צ'אטל של טנזור אחד או יותר בתור הנתון.
tensorflow:: ops:: תורהוסף לתוררבים	מכניס לתור אפס או יותר צ'אפל של טנזור אחד או יותר בתור הנתון.
tensorflow:: ops:: התור סגור	מחזירה אמת אם התור סגור.
tensorflow:: ops:: התור סגור V2	מחזירה אמת אם התור סגור.
tensorflow:: ops:: גודל תור	מחשב את מספר האלמנטים בתור הנתון.
tensorflow:: ops:: RGBToHSV	ממיר תמונה אחת או יותר מ-RGB ל-HSV.
tensorflow:: ops:: RandomGamma	מפיק ערכים אקראיים מהתפלגות גמא המתוארת על ידי אלפא.
tensorflow:: ops:: אקראי רגיל	מפיק ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית.
tensorflow:: ops:: RandomPoissonV2	מפיק ערכים אקראיים מהתפלגות פואסון המתוארת/ות לפי קצב.
tensorflow:: ops:: RandomShuffle	מערבבת באופן אקראי טנזור לאורך המימד הראשון שלו.
tensorflow:: ops:: תור אקראי ערבוב	תור שמסדר באופן אקראי את האלמנטים.
tensorflow:: ops:: RandomUniform	מפיק ערכים אקראיים מהתפלגות אחידה.
tensorflow:: ops:: RandomUniformInt	מפיק מספרים שלמים אקראיים מהתפלגות אחידה.
טווח tensorflow:: ops::	יוצר רצף של מספרים.
tensorflow:: ops:: קריאה של קובץ	קורא ופולט את כל התוכן של שם קובץ הקלט.
tensorflow:: ops:: ReaderNumRecordsProduced	מחזירה את מספר הרשומות שקורא זה יצר.
tensorflow:: ops:: ReaderNumWorkUnitsהושלמו	מחזירה את מספר יחידות העבודה שקורא זה סיים לעבד.
tensorflow:: ops:: ReaderRead	מחזירה את הרשומה הבאה (זוג מפתח, ערך) שנוצרה על ידי קורא.
tensorflow:: ops:: ReaderReadUpTo	מחזירה עד זוגות num_records (מפתח, ערך) שנוצרו על ידי קורא.
tensorflow:: ops:: ReaderReset	שחזור קורא למצבו הנקי הראשוני.
tensorflow:: ops:: מצב שחזור קורא	שחזור קורא למצב שנשמר בעבר.
tensorflow:: ops:: ReaderSerializeState	צור טנזור מחרוזת המקודד את המצב של קורא.
tensorflow:: ops:: אמיתי	מחזירה את החלק הממשי של מספר מרוכב.
tensorflow:: ops:: RealDiv	מחזירה את הפונקציה x / y לפי אלמנטים עבור טיפוסים אמיתיים.
tensorflow:: ops:: הדדי	מחשב את ההופכי של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: RecordInput	פולט רשומות אקראיות.
tensorflow:: ops:: ReduceJoin	מחבר טנזור של מחרוזת על פני הממדים הנתונים.
tensorflow:: ops:: RefNextIteration	הופך את הקלט שלו לזמין לאיטרציה הבאה.
tensorflow:: ops:: RefSelect	מעביר את אלמנט index ה- של inputs output .
tensorflow:: ops:: RefSwitch	מעביר את data טנזור ה-ref ליציאת הפלט שנקבעה על ידי pred .
tensorflow:: ops:: RegexFullMatch	בדוק אם הקלט תואם את תבנית ה-regex.
tensorflow:: ops:: RegexReplace	מחליף התאמות של ביטוי רגולרי של pattern input במחרוזת החלופית שסופקה ב- rewrite .
tensorflow:: ops:: Relu	Computes rectified linear: max(features, 0) .
tensorflow:: ops:: Relu6	Computes rectified linear 6: min(max(features, 0), 6) .
tensorflow:: ops:: RequantizationRange	Computes a range that covers the actual values present in a quantized tensor.
tensorflow:: ops:: Requantize	Converts the quantized input tensor into a lower-precision output .
tensorflow:: ops:: ResizeArea	Resize images to size using area interpolation.
tensorflow:: ops:: ResizeBicubic	Resize images to size using bicubic interpolation.
tensorflow:: ops:: ResizeBilinear	Resize images to size using bilinear interpolation.
tensorflow:: ops:: ResizeNearestNeighbor	Resize images to size using nearest neighbor interpolation.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdadelta	Update '*var' according to the adadelta scheme.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdagrad	Update '*var' according to the adagrad scheme.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdagradDA	Update '*var' according to the proximal adagrad scheme.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdam	Update '*var' according to the Adam algorithm.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdamWithAmsgrad	Update '*var' according to the Adam algorithm.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAddSign	Update '*var' according to the AddSign update.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyCenteredRMSProp	Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyFtrl	Update '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyFtrlV2	Update '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyGradientDescent	Update '*var' by subtracting 'alpha' * 'delta' from it.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyKerasMomentum	Update '*var' according to the momentum scheme.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyMomentum	Update '*var' according to the momentum scheme.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyPowerSign	Update '*var' according to the AddSign update.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyProximalAdagrad	Update '*var' and '*accum' according to FOBOS with Adagrad learning rate.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyProximalGradientDescent	Update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyRMSProp	Update '*var' according to the RMSProp algorithm.
tensorflow:: ops:: ResourceCountUpTo	Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'.
tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdAdd	Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable .
tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdSub	Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable .
tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdUpdate	Applies sparse updates to individual values or slices within a given.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdadelta	var: Should be from a Variable().
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdagrad	Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdagradDA	Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyCenteredRMSProp	Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyFtrl	Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyFtrlV2	Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyKerasMomentum	Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyMomentum	Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyProximalAdagrad	Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyProximalGradientDescent	Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyRMSProp	Update '*var' according to the RMSProp algorithm.
tensorflow:: ops:: Restore	Restores a tensor from checkpoint files.
tensorflow:: ops:: RestoreSlice	Restores a tensor from checkpoint files.
tensorflow:: ops:: RestoreV2	Restores tensors from a V2 checkpoint.
tensorflow:: ops:: Rint	Returns element-wise integer closest to x.
tensorflow:: ops:: Round	Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise.
tensorflow:: ops:: Rsqrt	Computes reciprocal of square root of x element-wise.
tensorflow:: ops:: SampleDistortedBoundingBox	Generate a single randomly distorted bounding box for an image.
tensorflow:: ops:: SampleDistortedBoundingBoxV2	Generate a single randomly distorted bounding box for an image.
tensorflow:: ops:: Save	Saves the input tensors to disk.
tensorflow:: ops:: SaveSlices	Saves input tensors slices to disk.
tensorflow:: ops:: SaveV2	Saves tensors in V2 checkpoint format.
tensorflow:: ops:: ScalarSummary	Outputs a Summary protocol buffer with scalar values.
tensorflow:: ops:: ScaleAndTranslate	TODO: add doc.
tensorflow:: ops:: ScatterAdd	Adds sparse updates to a variable reference.
tensorflow:: ops:: ScatterDiv	Divides a variable reference by sparse updates.
tensorflow:: ops:: ScatterMax	Reduces sparse updates into a variable reference using the max operation.
tensorflow:: ops:: ScatterMin	Reduces sparse updates into a variable reference using the min operation.
tensorflow:: ops:: ScatterMul	Multiplies sparse updates into a variable reference.
tensorflow:: ops:: ScatterNdAdd	Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable .
tensorflow:: ops:: ScatterNdSub	Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable .
tensorflow:: ops:: ScatterNdUpdate	Applies sparse updates to individual values or slices within a given.
tensorflow:: ops:: ScatterSub	Subtracts sparse updates to a variable reference.
tensorflow:: ops:: ScatterUpdate	Applies sparse updates to a variable reference.
tensorflow:: ops:: SegmentMax	Computes the maximum along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SegmentMean	מחשב את הממוצע לאורך מקטעים של טנזור.
tensorflow:: ops:: SegmentMin	Computes the minimum along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SegmentProd	Computes the product along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SegmentSum	Computes the sum along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SelectV2	TODO: add doc.
tensorflow:: ops:: Selu	Computes scaled exponential linear: scale * alpha * (exp(features) - 1)
tensorflow:: ops:: SerializeManySparse	Serialize an N -minibatch SparseTensor into an [N, 3] Tensor object.
tensorflow:: ops:: SerializeSparse	Serialize a SparseTensor into a [3] Tensor object.
tensorflow:: ops:: SerializeTensor	Transforms a Tensor into a serialized TensorProto proto.
tensorflow:: ops:: SetDiff1D	Computes the difference between two lists of numbers or strings.
tensorflow:: ops:: ShardedFilename	Generate a sharded filename.
tensorflow:: ops:: ShardedFilespec	Generate a glob pattern matching all sharded file names.
tensorflow:: ops:: Sigmoid	Computes sigmoid of x element-wise.
tensorflow:: ops:: Sign	Returns an element-wise indication of the sign of a number.
tensorflow:: ops:: Sin	Computes sine of x element-wise.
tensorflow:: ops:: Sinh	Computes hyperbolic sine of x element-wise.
tensorflow:: ops:: Softmax	Computes softmax activations.
tensorflow:: ops:: SoftmaxCrossEntropyWithLogits	Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate.
tensorflow:: ops:: Softplus	Computes softplus: log(exp(features) + 1) .
tensorflow:: ops:: Softsign	Computes softsign: features / (abs(features) + 1) .
tensorflow:: ops:: SparseAccumulatorApplyGradient	Applies a sparse gradient to a given accumulator.
tensorflow:: ops:: SparseAccumulatorTakeGradient	Extracts the average sparse gradient in a SparseConditionalAccumulator .
tensorflow:: ops:: SparseAdd	Adds two SparseTensor objects to produce another SparseTensor .
tensorflow:: ops:: SparseAddGrad	The gradient operator for the SparseAdd op.
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdadelta	var: Should be from a Variable().
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagrad	Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme.
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagradDA	Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme.
tensorflow:: ops:: SparseApplyCenteredRMSProp	Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm.
tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrl	Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrlV2	Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow:: ops:: SparseApplyMomentum	Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme.
tensorflow:: ops:: SparseApplyProximalAdagrad	Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm.
tensorflow:: ops:: SparseApplyProximalGradientDescent	Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate.
tensorflow:: ops:: SparseApplyRMSProp	Update '*var' according to the RMSProp algorithm.
tensorflow:: ops:: SparseConcat	Concatenates a list of SparseTensor along the specified dimension.
tensorflow:: ops:: SparseConditionalAccumulator	A conditional accumulator for aggregating sparse gradients.
tensorflow:: ops:: SparseCross	Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors.
tensorflow:: ops:: SparseDenseCwiseAdd	Adds up a SparseTensor and a dense Tensor , using these special rules:
tensorflow:: ops:: SparseDenseCwiseDiv	Component-wise divides a SparseTensor by a dense Tensor .
tensorflow:: ops:: SparseDenseCwiseMul	Component-wise multiplies a SparseTensor by a dense Tensor .
tensorflow:: ops:: SparseFillEmptyRows	Fills empty rows in the input 2-D SparseTensor with a default value.
tensorflow:: ops:: SparseFillEmptyRowsGrad	The gradient of SparseFillEmptyRows .
tensorflow:: ops:: SparseMatMul	Multiply matrix "a" by matrix "b".
tensorflow:: ops:: SparseReduceMax	Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor.
tensorflow:: ops:: SparseReduceMaxSparse	Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor.
tensorflow:: ops:: SparseReduceSum	Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor.
tensorflow:: ops:: SparseReduceSumSparse	Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor.
tensorflow:: ops:: SparseReorder	Reorders a SparseTensor into the canonical, row-major ordering.
tensorflow:: ops:: SparseReshape	Reshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentMean	Computes the mean along sparse segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentMeanGrad	Computes gradients for SparseSegmentMean .
tensorflow:: ops:: SparseSegmentMeanWithNumSegments	Computes the mean along sparse segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSqrtN	Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSqrtNGrad	Computes gradients for SparseSegmentSqrtN .
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSqrtNWithNumSegments	Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSum	Computes the sum along sparse segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSumWithNumSegments	Computes the sum along sparse segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: SparseSlice	Slice a SparseTensor based on the start and size .
tensorflow:: ops:: SparseSliceGrad	The gradient operator for the SparseSlice op.
tensorflow:: ops:: SparseSoftmax	Applies softmax to a batched ND SparseTensor .
tensorflow:: ops:: SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits	Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate.
tensorflow:: ops:: SparseSparseMaximum	Returns the element-wise max of two SparseTensors.
tensorflow:: ops:: SparseSparseMinimum	Returns the element-wise min of two SparseTensors.
tensorflow:: ops:: SparseSplit	Split a SparseTensor into num_split tensors along one dimension.
tensorflow:: ops:: SparseTensorDenseAdd	Adds up a SparseTensor and a dense Tensor , producing a dense Tensor .
tensorflow:: ops:: SparseTensorDenseMatMul	Multiply SparseTensor (of rank 2) "A" by dense matrix "B".
tensorflow:: ops:: Sqrt	Computes square root of x element-wise.
tensorflow:: ops:: Square	Computes square of x element-wise.
tensorflow:: ops:: SquaredDifference	Returns (x - y)(x - y) element-wise.
tensorflow:: ops:: Stack	Packs a list of N rank- R tensors into one rank- (R+1) tensor.
tensorflow:: ops:: Stage	Stage values similar to a lightweight Enqueue.
tensorflow:: ops:: StageClear	Op removes all elements in the underlying container.
tensorflow:: ops:: StagePeek	Op peeks at the values at the specified index.
tensorflow:: ops:: StageSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
tensorflow:: ops:: StringFormat	Formats a string template using a list of tensors.
tensorflow:: ops:: StringJoin	Joins the strings in the given list of string tensors into one tensor;.
tensorflow:: ops:: StringLength	String lengths of input .
tensorflow:: ops:: StringLower	TODO: add doc.
tensorflow:: ops:: StringNGrams	Creates ngrams from ragged string data.
tensorflow:: ops:: StringSplit	Split elements of input based on delimiter into a SparseTensor .
tensorflow:: ops:: StringSplitV2	Split elements of source based on sep into a SparseTensor .
tensorflow:: ops:: StringStrip	Strip leading and trailing whitespaces from the Tensor .
tensorflow:: ops:: StringToHashBucket	Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets.
tensorflow:: ops:: StringToHashBucketFast	Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets.
tensorflow:: ops:: StringToHashBucketStrong	Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets.
tensorflow:: ops:: StringToNumber	Converts each string in the input Tensor to the specified numeric type.
tensorflow:: ops:: StringUpper	TODO: add doc.
tensorflow:: ops:: Substr	Return substrings from Tensor of strings.
tensorflow:: ops:: Subtract	Returns x - y element-wise.
tensorflow:: ops:: Sum	Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.
tensorflow:: ops:: Switch	Forwards data to the output port determined by pred .
tensorflow:: ops:: TFRecordReader	A Reader that outputs the records from a TensorFlow Records file.
tensorflow:: ops:: TakeManySparseFromTensorsMap	Converts a sparse representation into a dense tensor.
tensorflow:: ops:: Tan	Computes tan of x element-wise.
tensorflow:: ops:: Tanh	Computes hyperbolic tangent of x element-wise.
tensorflow:: ops:: TemporaryVariable	Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step.
tensorflow:: ops:: TensorArray	An array of Tensors of given size.
tensorflow:: ops:: TensorArrayClose	Delete the TensorArray from its resource container.
tensorflow:: ops:: TensorArrayConcat	Concat the elements from the TensorArray into value value .
tensorflow:: ops:: TensorArrayGather	Gather specific elements from the TensorArray into output value .
tensorflow:: ops:: TensorArrayGrad	Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle.
tensorflow:: ops:: TensorArrayGradWithShape	Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle.
tensorflow:: ops:: TensorArrayRead	Read an element from the TensorArray into output value .
tensorflow:: ops:: TensorArrayScatter	Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements.
tensorflow:: ops:: TensorArraySize	Get the current size of the TensorArray .
tensorflow:: ops:: TensorArraySplit	Split the data from the input value into TensorArray elements.
tensorflow:: ops:: TensorArrayWrite	Push an element onto the tensor_array.
tensorflow:: ops:: TensorSummary	Outputs a Summary protocol buffer with a tensor.
tensorflow:: ops:: TensorSummaryV2	Outputs a Summary protocol buffer with a tensor and per-plugin data.
tensorflow:: ops:: TextLineReader	A Reader that outputs the lines of a file delimited by ' '.
tensorflow:: ops:: Timestamp	Provides the time since epoch in seconds.
tensorflow:: ops:: TopK	Finds values and indices of the k largest elements for the last dimension.
tensorflow:: ops:: TruncateDiv	Returns x / y element-wise for integer types.
tensorflow:: ops:: TruncateMod	Returns element-wise remainder of division.
tensorflow:: ops:: TruncatedNormal	Outputs random values from a truncated normal distribution.
tensorflow:: ops:: UnicodeScript	Determine the script codes of a given tensor of Unicode integer code points.
tensorflow:: ops:: UnicodeTranscode	Transcode the input text from a source encoding to a destination encoding.
tensorflow:: ops:: UniformCandidateSampler	Generates labels for candidate sampling with a uniform distribution.
tensorflow:: ops:: UnsortedSegmentJoin	Joins the elements of inputs based on segment_ids .
tensorflow:: ops:: UnsortedSegmentMax	Computes the maximum along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: UnsortedSegmentMin	Computes the minimum along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: UnsortedSegmentProd	Computes the product along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: UnsortedSegmentSum	Computes the sum along segments of a tensor.
tensorflow:: ops:: Unstage	Op is similar to a lightweight Dequeue.
tensorflow:: ops:: Variable	Holds state in the form of a tensor that persists across steps.
tensorflow:: ops:: Where	Reshapes a quantized tensor as per the Reshape op.
tensorflow:: ops:: Where3	Selects elements from x or y , depending on condition .
tensorflow:: ops:: WholeFileReader	A Reader that outputs the entire contents of a file as a value.
tensorflow:: ops:: WriteFile	Writes contents to the file at input filename.
tensorflow:: ops:: Xdivy	Returns 0 if x == 0, and x / y otherwise, elementwise.
tensorflow:: ops:: Xlogy	Returns 0 if x == 0, and x * log(y) otherwise, elementwise.
tensorflow:: ops:: ZerosLike	Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x.
tensorflow:: ops:: Zeta	Compute the Hurwitz zeta function \((x, q)\).

Typedefs

Mul

Multiply Mul

Neg

Negate Neg

ReduceAll

All ReduceAll

ReduceAny

Any ReduceAny

ReduceMax

Max ReduceMax

ReduceMean

Mean ReduceMean

ReduceMin

Min ReduceMin

ReduceProd

Prod ReduceProd

ReduceSum

Sum ReduceSum

תַת

Subtract Sub

פונקציות

AsNodeOut

NodeBuilder::NodeOut AsNodeOut(
  const Scope & scope,
  const Input & inp
)

AsNodeOutList

std::vector< NodeBuilder::NodeOut > AsNodeOutList(
  const Scope & scope,
  const InputList & inp
)

AudioSummary

 AudioSummary(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input tag,
  ::tensorflow::Input tensor,
  ::tensorflow::Input sample_rate
)

AudioSummary

 AudioSummary(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input tag,
  ::tensorflow::Input tensor,
  ::tensorflow::Input sample_rate,
  const AudioSummary::Attrs & attrs
)

BadColor

TF_MUST_USE_RESULT Attrs BadColor(
  const TensorProto & x
)

Color to use for pixels with non-finite values.

Defaults to Tensor

Const

Output Const(
  const Scope & scope,
  const Input::Initializer & val
)

Const

Output Const(
  const Scope & scope,
  const T & v,
  const TensorShape shape
)

Const

Output Const(
  const Scope & scope,
  const std::initializer_list< T > & v,
  const TensorShape shape
)

ConstFromProto

Output ConstFromProto(
  const Scope & scope,
  const TensorProto & proto
)

ImageSummary

 ImageSummary(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input tag,
  ::tensorflow::Input tensor
)

ImageSummary

 ImageSummary(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input tag,
  ::tensorflow::Input tensor,
  const ImageSummary::Attrs & attrs
)

MaxImages

Attrs MaxImages(
  int64 x
)

MaxOutputs

Attrs MaxOutputs(
  int64 x
)

צוֹמֶת

::tensorflow::Node * node() const 

לָנוּעַ

image **If max_images is greater the summary value tags are *generated sequentially as *tag *tag etc **The bad_color argument is the color to use in the generated images for *non finite input values It is a uint8 D tensor of length channels *Each element must be in the range(
  It represents the value of a *pixel in the output image
).Non-finite values in the input tensor are *replaced by this tensor in the output image.The default value is the color *red.**Arguments

Max number of batch elements to generate images for.

Defaults to 3