TensorFlow возвращается на Google I/O 14 мая! Зарегистрироваться

Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

тензорный поток:: ОП

Краткое содержание

Определения типов
`Mul`	определение типа `Multiply`
`Neg`	определение типа `Negate`
`ReduceAll`	определение типа `All`
`ReduceAny`	определение типа `Any`
`ReduceMax`	определение типа `Max`
`ReduceMean`	определение типа `Mean`
`ReduceMin`	определение типа `Min`
`ReduceProd`	определение типа `Prod`
`ReduceSum`	определение типа `Sum`
`Sub`	определение типа `Subtract`

Функции
`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` Цвет, используемый для пикселей с неконечными значениями.
`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` Максимальное количество элементов пакета для создания изображений.

Классы
тензорный поток:: ops:: Прервать	Вызовите исключение, чтобы прервать процесс при вызове.
тензорный поток::ops::Abs	Вычисляет абсолютное значение тензора.
тензорный поток::ops::AccumulateNV2	Возвращает поэлементную сумму списка тензоров.
tensorflow::ops::AccumulatorApplyGradient	Применяет градиент к данному аккумулятору.
tensorflow::ops::AccumulatorNumAccumulated	Возвращает количество градиентов, агрегированных в данных аккумуляторах.
tensorflow::ops::AccumulatorSetGlobalStep	Обновляет аккумулятор новым значением global_step.
tensorflow::ops::AccumulatorTakeGradient	Извлекает средний градиент в заданном ConditionalAccumulator .
тензорный поток::ops::Acos	Вычисляет acos x поэлементно.
тензорный поток::ops::Acosh	Вычисляет обратный гиперболический косинус x поэлементно.
тензорный поток::ops::Добавить	Возвращает x + y поэлементно.
tensorflow::ops::AddManySparseToTensorsMap	Добавьте `N` -minibatch `SparseTensor` в `SparseTensorsMap` и верните `N` дескрипторов.
тензорный поток::ops::AddN	Добавьте все входные тензоры поэлементно.
tensorflow::ops::AddSparseToTensorsMap	Добавьте `SparseTensor` к `SparseTensorsMap` и верните его дескриптор.
тензорный поток::ops::AddV2	Возвращает x + y поэлементно.
tensorflow::ops::AdjustContrast	Отрегулируйте контрастность одного или нескольких изображений.
тензорный поток::ops::AdjustHue	Отрегулируйте оттенок одного или нескольких изображений.
tensorflow::ops::AdjustSaturation	Отрегулируйте насыщенность одного или нескольких изображений.
тензорный поток::ops::Все	Вычисляет «логическое и» элементов по измерениям тензора.
tensorflow::ops::AllCandidateSampler	Создает метки для выборки кандидатов с изученным униграммным распределением.
тензорный поток:: ops:: Угол	Возвращает аргумент комплексного числа.
tensorflow::ops::Любой	Вычисляет «логическое ИЛИ» элементов по измерениям тензора.
tensorflow::ops::ApplyAdadelta	Обновите '*var' по схеме adadelta.
tensorflow::ops::ApplyAdagrad	Обновите *var по схеме adagrad.
tensorflow::ops::ApplyAdagradDA	Обновите '*var' по схеме проксимальной адаграды.
tensorflow::ops::ApplyAdam	Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом Адама.
тензорный поток:: ops:: ApplyAddSign	Обновите «*var» в соответствии с обновлением AddSign.
tensorflow::ops::ApplyCenteredRMSProp	Обновите «*var» в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp.
тензорный поток::ops::ApplyFtrl	Обновите '*var' по схеме Ftrl-proximal.
тензорный поток::ops::ApplyFtrlV2	Обновите '*var' по схеме Ftrl-proximal.
tensorflow::ops::ApplyGradientDescent	Обновите «var», вычитая из него «альфа» «дельта».
tensorflow::ops::ApplyMomentum	Обновите '*var' в соответствии со схемой импульса.
тензорный поток:: ops:: ApplyPowerSign	Обновите «*var» в соответствии с обновлением AddSign.
tensorflow::ops::ApplyProximalAdagrad	Обновите «var» и «accum» в соответствии с FOBOS со скоростью обучения Adagrad.
tensorflow::ops::ApplyProximalGradientDescent	Обновите «*var» как алгоритм FOBOS с фиксированной скоростью обучения.
тензорный поток:: ops:: ApplyRMSProp	Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом RMSProp.
tensorflow::ops::ApproximateEqual	Возвращает истинное значение abs(xy) < допуска поэлементно.
тензорный поток::ops::ArgMax	Возвращает индекс с наибольшим значением по измерениям тензора.
тензорный поток::ops::ArgMin	Возвращает индекс с наименьшим значением по измерениям тензора.
тензорный поток:: ops:: AsString	Преобразует каждую запись в заданном тензоре в строки.
тензорный поток::ops::Асин	Вычисляет тригнометрический обратный синус x поэлементно.
тензорный поток::ops::Асинх	Вычисляет обратный гиперболический синус x поэлементно.
тензорный поток::ops::Утверждение	Утверждает, что данное условие истинно.
tensorflow::ops::Назначить	Обновите ссылку, присвоив ей значение.
тензорный поток:: ops:: AssignAdd	Обновите «ref», добавив к нему «value».
тензорный поток:: ops:: AssignSub	Обновите «ref», вычитая из него «value».
тензорный поток::ops::Атан	Вычисляет тригнометрический обратный тангенс x поэлементно.
тензорный поток::ops::Atan2	Вычисляет арктангенс `y/x` поэлементно, учитывая знаки аргументов.
тензорный поток::ops::Атанх	Вычисляет обратный гиперболический тангенс x поэлементно.
тензорный поток:: ops:: AvgPool	Выполняет усреднение на входе.
тензорный поток::ops::AvgPool3D	Выполняет 3D-усреднение на входе.
тензорный поток:: ops:: AvgPool3DGrad	Вычисляет градиенты средней функции объединения.
тензорный поток::ops::Барьер	Определяет барьер, который сохраняется при различных исполнениях графа.
tensorflow::ops::BarrierClose	Закрывает данный барьер.
tensorflow::ops::BarrierIncompleteSize	Вычисляет количество неполных элементов в данном барьере.
тензорный поток:: ops:: BarrierInsertMany	Для каждого ключа присваивается соответствующее значение указанному компоненту.
tensorflow::ops::BarrierReadySize	Вычисляет количество полных элементов в данном барьере.
тензорный поток:: ops:: BarrierTakeMany	Берет заданное количество завершенных элементов из барьера.
тензорный поток:: ops:: BatchMatMul	Пакетно умножает срезы двух тензоров.
тензорный поток:: ops:: BatchMatMulV2	Пакетно умножает срезы двух тензоров.
тензорный поток:: ops:: BatchToSpace	BatchToSpace для 4-D тензоров типа T.
тензорный поток:: ops:: BatchToSpaceND	BatchToSpace для ND-тензоров типа T.
тензорный поток:: ops:: BesselI0e	Вычисляет функцию Бесселя i0e от `x` поэлементно.
тензорный поток::ops::BesselI1e	Вычисляет функцию Бесселя i1e от `x` поэлементно.
тензорный поток::ops::Betainc	Вычислите регуляризованный неполный бета-интеграл \(I_x(a, b)\).
тензорный поток:: ops:: BiasAdd	Добавляет `bias` к `value` .
тензорный поток:: ops:: BiasAddGrad	Обратная операция для «BiasAdd» на тензоре «смещения».
тензорный поток::ops::Bincount	Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив.
тензорный поток::ops::Bitcast	Передаёт тензор из одного типа в другой без копирования данных.
tensorflow::ops::BroadcastDynamicShape	Верните форму s0 op s1 с помощью трансляции.
тензорный поток:: ops:: BroadcastTo	Передайте массив для совместимой формы.
tensorflow::ops::Bucketize	Распределяет «входные данные» на основе «границ».
тензорный поток:: ops:: Cast	Приведите x типа SrcT к y DstT.
тензорный поток::ops::Ceil	Возвращает наименьшее поэлементное целое число не меньше x.
тензорный поток::ops::CheckNumerics	Проверяет тензор на наличие значений NaN и Inf.
тензорный поток:: ops:: ClipByValue	Обрезает значения тензора до заданного минимума и максимума.
tensorflow::ops::CombinedNonMaxSuppression	Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков.
тензорный поток:: ops:: CompareAndBitpack	Сравните значения `input` с `threshold` и упакуйте результирующие биты в `uint8` .
tensorflow::ops::Комплекс	Преобразует два действительных числа в комплексное число.
тензорный поток:: ops:: ComplexAbs	Вычисляет комплексное абсолютное значение тензора.
tensorflow::ops::ComputeAccidentalHits	Вычисляет идентификаторы должностей в sampled_candidates, соответствующих true_labels.
тензорный поток::ops::Concat	Объединяет тензоры по одному измерению.
tensorflow::ops::ConditionalAccumulator	Условный аккумулятор для агрегирования градиентов.
тензорный поток::ops::Conj	Возвращает комплексно-сопряженное число.
tensorflow::ops::ConjugateTranspose	Перетасуйте размеры x в соответствии с перестановкой и сопрягите результат.
тензорный поток:: ops:: ControlTrigger	Ничего не делает.
тензорный поток::ops::Conv2D	Вычисляет двумерную свертку с учетом четырехмерных `input` и тензоров `filter` .
тензорный поток::ops::Conv2DBackpropFilter	Вычисляет градиенты свертки относительно фильтра.
тензорный поток::ops::Conv2DBackpropInput	Вычисляет градиенты свертки относительно входных данных.
тензорный поток::ops::Conv3D	Вычисляет трехмерную свертку с учетом пятимерных `input` и тензоров `filter` .
тензорный поток::ops::Conv3DBackpropFilterV2	Вычисляет градиенты трехмерной свертки относительно фильтра.
тензорный поток::ops::Conv3DBackpropInputV2	Вычисляет градиенты трехмерной свертки относительно входных данных.
тензорный поток::ops::Cos	Вычисляет cos x поэлементно.
тензорный поток::ops::Кош	Вычисляет гиперболический косинус x поэлементно.
тензорный поток:: ops:: CountUpTo	Увеличивает «ref», пока не достигнет «предела».
тензорный поток:: ops:: CropAndResize	Извлекает обрезки из тензора входного изображения и изменяет их размер.
tensorflow::ops::CropAndResizeGradBoxes	Вычисляет градиент операции обрезки_and_resize относительно тензора полей ввода.
tensorflow::ops::CropAndResizeGradImage	Вычисляет градиент операции обрезки_and_resize относительно входного тензора изображения.
тензорный поток::ops::Кросс	Вычислите попарное векторное произведение.
тензорный поток::ops::Cumprod	Вычислите совокупное произведение тензора `x` вдоль `axis` .
тензорный поток::ops::Cumsum	Вычислите совокупную сумму тензора `x` вдоль `axis` .
тензорный поток:: ops:: DataFormatDimMap	Возвращает индекс измерения в целевом формате данных, указанном в нем.
tensorflow::ops::DataFormatVecPermute	Возвращает перестановочный вектор/тензор в формате данных назначения с учетом.
тензорный поток:: ops:: DebugGradientIdentity	Identity op для отладки градиента.
tensorflow::ops::DebugGradientRefIdentity	Identity op для отладки градиента.
tensorflow::ops::DecodeAndCropJpeg	Декодируйте и обрезайте изображение в кодировке JPEG до тензора uint8.
тензорный поток:: ops:: DecodeBase64	Декодирование веб-безопасных строк в кодировке Base64.
тензорный поток::ops::DecodeBmp	Декодируйте первый кадр изображения в формате BMP в тензор uint8.
тензорный поток:: ops:: DecodeCSV	Преобразуйте записи CSV в тензоры.
tensorflow::ops::DecodeCompressed	Распаковать строки.
тензорный поток::ops::DecodeGif	Декодируйте кадр(ы) изображения в формате GIF в тензор uint8.
tensorflow::ops::DecodeJSONExample	Преобразование записей примеров в формате JSON в строки буфера двоичного протокола.
тензорный поток:: ops:: DecodeJpeg	Декодируйте изображение в формате JPEG в тензор uint8.
tensorflow::ops::DecodePaddedRaw	Переинтерпретируйте байты строки как вектор чисел.
тензорный поток:: ops:: DecodePng	Декодируйте изображение в формате PNG в тензор uint8 или uint16.
тензорный поток:: ops:: DecodeRaw	Переинтерпретируйте байты строки как вектор чисел.
тензорный поток::ops::DeepCopy	Делает копию `x` .
tensorflow::ops::DeleteSessionTensor	Удалите тензор, указанный его дескриптором в сеансе.
тензорный поток:: ops:: DepthToSpace	DepthToSpace для тензоров типа T.
tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNative	Вычисляет двумерную глубинную свертку с учетом четырехмерных `input` и тензоров `filter` .
tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter	Вычисляет градиенты глубинной свертки относительно фильтра.
tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNativeBackpropInput	Вычисляет градиенты глубинной свертки относительно входных данных.
tensorflow::ops::Деквантование	Деквантуйте «входной» тензор в число с плавающей запятой Tensor .
tensorflow::ops::DeserializeManySparse	Десериализовать и объединить `SparseTensors` из сериализованного мини-пакета.
tensorflow::ops::DeserializeSparse	Десериализовать объекты `SparseTensor` .
tensorflow::ops::DestroyTemporaryVariable	Уничтожает временную переменную и возвращает ее окончательное значение.
тензорный поток::ops::Diag	Возвращает диагональный тензор с заданными значениями диагонали.
тензорный поток:: ops:: DiagPart	Возвращает диагональную часть тензора.
тензорный поток::ops::Дигамма	Вычисляет Psi, производную Lgamma (логарифм абсолютного значения.
тензорный поток::ops::Dilation2D	Вычисляет расширение шкалы серого четырехмерных `input` и трехмерных тензоров `filter` .
tensorflow::ops::Dilation2DBackpropFilter	Вычисляет градиент морфологического двумерного расширения относительно фильтра.
tensorflow::ops::Dilation2DBackpropInput	Вычисляет градиент морфологического двумерного расширения относительно входных данных.
тензорный поток::ops::Div	Возвращает x/y поэлементно.
тензорный поток::ops::DivNoNan	Возвращает 0, если знаменатель равен нулю.
тензорный поток:: ops:: DrawBoundingBoxes	Нарисуйте ограничивающие рамки на пакете изображений.
тензорный поток:: ops:: DrawBoundingBoxesV2	Нарисуйте ограничивающие рамки на пакете изображений.
тензорный поток:: ops:: DynamicPartition	Разделяет `data` на тензоры `num_partitions` , используя индексы из `partitions` .
тензорный поток:: ops:: DynamicStitch	Чередуйте значения из тензоров `data` в один тензор.
тензорный поток:: ops:: EditDistance	Вычисляет (возможно, нормализованное) расстояние редактирования Левенштейна.
тензорный поток::ops::Elu	Вычисляет экспоненциально-линейную функцию: `exp(features) - 1` если < 0, в противном случае `features` .
тензорный поток:: ops:: Пустой	Создает тензор заданной формы.
тензорный поток:: ops:: EncodeBase64	Кодируйте строки в безопасный для Интернета формат base64.
тензорный поток:: ops:: EncodeJpeg	JPEG-кодирование изображения.
tensorflow::ops::EncodeJpegVariableQuality	Входное изображение кодируется в формате JPEG с гарантированным качеством сжатия.
тензорный поток:: ops:: EncodePng	PNG-кодирование изображения.
тензорный поток:: ops:: SureShape	Гарантирует, что форма тензора соответствует ожидаемой форме.
тензорный поток::ops::Равно	Возвращает истинное значение (x == y) поэлементно.
тензорный поток::ops::Erf	Вычисляет функцию ошибок Гаусса по элементу `x` .
тензорный поток::ops::Erfc	Вычисляет дополнительную функцию ошибок `x` поэлементно.
тензорный поток::ops::Erfinv	ЗАДАЧА: добавить документ.
tensorflow::ops::EuclideanNorm	Вычисляет евклидову норму элементов по измерениям тензора.
тензорный поток::ops::Exp	Вычисляет экспоненту от x поэлементно.
тензорный поток:: ops:: ExpandDims	Вставляет размерность 1 в форму тензора.
тензорный поток::ops::Expm1	Вычисляет `exp(x) - 1` поэлементно.
tensorflow::ops::ExtractGlimpse	Извлекает проблеск из входного тензора.
tensorflow::ops::ExtractImagePatches	Извлеките `patches` из `images` и поместите их в выходное измерение «глубина».
tensorflow::ops::ExtractJpegShape	Извлеките информацию о форме изображения в формате JPEG.
tensorflow::ops::ExtractVolumePatches	Извлеките `patches` из `input` и поместите их в выходное измерение «глубина».
тензорный поток:: ops:: FIFOQueue	Очередь, которая создает элементы в порядке «первым пришел — первым обслужен».
тензорный поток::ops::Факт	Выведите факт о факториалах.
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxArgs	Поддельное квантование тензора «входов», введите float в тензор «выходов» того же типа.
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	Вычислите градиенты для операции FakeQuantWithMinMaxArgs .
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVars	Фальшивое квантование тензора «входов» типа float с помощью глобальных скаляров с плавающей запятой `min`
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsGradient	Вычисление градиентов для операции FakeQuantWithMinMaxVars .
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	Поддельное квантование входного тензора типа float и одной из фигур: `[d]` ,.
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient	Вычисление градиентов для операции FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel .
тензорный поток::ops::Заполнить	Создает тензор, заполненный скалярным значением.
тензорный поток::ops::Отпечаток пальца	Генерирует значения отпечатков пальцев.
tensorflow::ops::FixedLengthRecordReader	Reader, который выводит из файла записи фиксированной длины.
tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler	Создает метки для выборки кандидатов с изученным униграммным распределением.
тензорный поток:: ops:: Floor	Возвращает наибольшее поэлементное целое число, не превышающее x.
тензорный поток:: ops:: FloorDiv	Возвращает x // y поэлементно.
тензорный поток::ops::FloorMod	Возвращает поэлементный остаток от деления.
тензорный поток:: ops:: FractionalAvgPool	Выполняет дробное среднее объединение входных данных.
тензорный поток:: ops:: FractionalMaxPool	Выполняет дробное максимальное объединение входных данных.
tensorflow::ops::FusedBatchNorm	Пакетная нормализация.
tensorflow::ops::FusedBatchNormGrad	Градиент для пакетной нормализации.
tensorflow::ops::FusedBatchNormGradV2	Градиент для пакетной нормализации.
tensorflow::ops::FusedBatchNormGradV3	Градиент для пакетной нормализации.
тензорный поток:: ops:: FusedBatchNormV2	Пакетная нормализация.
тензорный поток:: ops:: FusedBatchNormV3	Пакетная нормализация.
тензорный поток:: ops:: FusedPadConv2D	Выполняет заполнение в качестве предварительной обработки во время свертки.
tensorflow::ops::FusedResizeAndPadConv2D	Выполняет изменение размера и заполнение в качестве предварительной обработки во время свертки.
тензорный поток:: ops:: Gather	Соберите фрагменты из `params` в соответствии с `indices` .
тензорный поток:: ops:: GatherNd	Соберите фрагменты из `params` в тензор с формой, заданной `indices` .
тензорный поток::ops::GatherV2	Соберите срезы из `axis` `params` в соответствии с `indices` .
tensorflow::ops::GetSessionHandle	Сохраните входной тензор в состоянии текущего сеанса.
тензорный поток:: ops:: GetSessionHandleV2	Сохраните входной тензор в состоянии текущего сеанса.
tensorflow::ops::GetSessionTensor	Получите значение тензора, заданное его дескриптором.
tensorflow::ops:: Greater	Возвращает истинное значение (x > y) поэлементно.
тензорный поток:: ops:: GreaterEqual	Возвращает истинное значение (x >= y) поэлементно.
тензорный поток::ops::GuaranteeConst	Дает гарантии среде выполнения TF, что входной тензор является константой.
тензорный поток::ops::HSVToRGB	Преобразуйте одно или несколько изображений из HSV в RGB.
tensorflow::ops::HistogramFixedWidth	Возврат гистограммы значений.
tensorflow::ops::HistogramSummary	Выводит буфер протокола `Summary` с гистограммой.
tensorflow::ops::Идентичность	Возвращает тензор с той же формой и содержимым, что и входной тензор или значение.
тензорный поток::ops::IdentityN	Возвращает список тензоров с той же формой и содержимым, что и входные данные.
тензорный поток::ops::IdentityReader	Reader, который выводит поставленную в очередь работу как ключ и значение.
тензорный поток::ops::Игамма	Вычислите нижнюю регуляризованную неполную гамма-функцию `P(a, x)` .
тензорный поток::ops::Игаммак	Вычислите верхнюю регуляризованную неполную гамма-функцию `Q(a, x)` .
тензорный поток::ops::Imag	Возвращает мнимую часть комплексного числа.
тензорный поток:: ops:: ImmutableConst	Возвращает неизменяемый тензор из области памяти.
тензорный поток::ops::InTopK	Сообщает, входят ли цели в топ- `K` прогнозов.
тензорный поток::ops::InTopKV2	Сообщает, входят ли цели в топ- `K` прогнозов.
тензорный поток:: ops:: InplaceAdd	Добавляет v в указанные строки x.
тензорный поток:: ops:: InplaceSub	Вычитает `v` в указанные строки `x` .
тензорный поток:: ops:: InplaceUpdate	Обновляет указанные строки значениями в `v` .
тензорный поток::ops::Inv	Вычисляет обратную величину x поэлементно.
тензорный поток:: ops:: InvertPermutation	Вычисляет обратную перестановку тензора.
тензорный поток:: ops:: IsFinite	Возвращает, какие элементы x конечны.
тензорный поток:: ops:: IsInf	Возвращает, какие элементы x являются Inf.
тензорный поток::ops::ИсНан	Возвращает, какие элементы x являются NaN.
tensorflow::ops::IsVariableInitialized	Проверяет, был ли инициализирован тензор.
тензорный поток::ops::L2Loss	Потеря L2.
тензорный поток:: ops:: LMDBReader	Reader, который выводит записи из файла LMDB.
тензорный поток::ops::LRN	Нормализация локального ответа.
tensorflow::ops::LearnedUnigramCandidateSampler	Создает метки для выборки кандидатов с изученным униграммным распределением.
tensorflow::ops::Меньше	Возвращает истинное значение (x < y) поэлементно.
тензорный поток:: ops:: LessEqual	Возвращает истинное значение (x <= y) поэлементно.
тензорный поток::ops::Lgamma	Вычисляет журнал абсолютного значения `Gamma(x)` поэлементно.
тензорный поток::ops::LinSpace	Генерирует значения в интервале.
тензорный поток::ops::Журнал	Вычисляет натуральный логарифм x поэлементно.
тензорный поток::ops::Log1p	Вычисляет натуральный логарифм числа (1 + x) поэлементно.
тензорный поток:: ops:: LogSoftmax	Вычисляет журнал активаций softmax.
tensorflow::ops::LogUniformCandidateSampler	Создает метки для выборки кандидатов с логарифмически равномерным распределением.
тензорный поток::ops::LogicalAnd	Возвращает истинное значение x AND y поэлементно.
тензорный поток::ops::LogicalNot	Возвращает истинное значение NOT x поэлементно.
тензорный поток:: ops:: LogicalOr	Возвращает истинное значение x OR y поэлементно.
тензорный поток:: ops:: LoopCond	Перенаправляет вход на выход.
тензорный поток:: ops:: MapClear	Op удаляет все элементы в базовом контейнере.
тензорный поток:: ops:: MapIncompleteSize	Op возвращает количество неполных элементов в базовом контейнере.
тензорный поток::ops::MapPeek	Op просматривает значения по указанному ключу.
тензорный поток:: ops:: MapSize	Op возвращает количество элементов в базовом контейнере.
тензорный поток:: ops:: MapStage	Этап (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как хеш-таблица.
тензорный поток:: ops:: MapUnstage	Op удаляет и возвращает значения, связанные с ключом.
тензорный поток:: ops:: MapUnstageNoKey	Op удаляет и возвращает случайное значение (ключ, значение)
тензорный поток:: ops:: MatMul	Умножьте матрицу «а» на матрицу «б».
тензорный поток:: ops:: MatchingFiles	Возвращает набор файлов, соответствующих одному или нескольким шаблонам glob.
тензорный поток:: ops:: MatrixBandPart	Скопируйте тензор, устанавливающий все за пределами центральной полосы в каждой самой внутренней матрице.
тензорный поток:: ops:: MatrixDiag	Возвращает пакетный диагональный тензор с заданными пакетными значениями диагонали.
тензорный поток:: ops:: MatrixDiagPart	Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора.
тензорный поток:: ops:: MatrixDiagPartV2	Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора.
тензорный поток:: ops:: MatrixDiagV2	Возвращает пакетный диагональный тензор с заданными пакетными значениями диагонали.
тензорный поток:: ops:: MatrixSetDiag	Возвращает пакетный матричный тензор с новыми пакетными значениями диагонали.
тензорный поток:: ops:: MatrixSetDiagV2	Возвращает пакетный матричный тензор с новыми пакетными значениями диагонали.
тензорный поток:: ops:: Макс	Вычисляет максимальное количество элементов по измерениям тензора.
тензорный поток::ops::MaxPool	Выполняет максимальное объединение входных данных.
тензорный поток::ops::MaxPool3D	Выполняет объединение 3D max на входе.
тензорный поток:: ops:: MaxPool3DGrad	Вычисляет градиенты функции максимального объединения.
тензорный поток:: ops:: MaxPool3DGradGrad	Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling.
тензорный поток:: ops:: MaxPoolGradGrad	Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling.
тензорный поток:: ops:: MaxPoolGradGradV2	Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling.
tensorflow::ops::MaxPoolGradGradWithArgmax	Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling.
тензорный поток:: ops:: MaxPoolGradV2	Вычисляет градиенты функции maxpooling.
тензорный поток:: ops:: MaxPoolV2	Выполняет максимальное объединение входных данных.
tensorflow::ops::MaxPoolWithArgmax	Выполняет максимальное объединение входных данных и выводит как максимальные значения, так и индексы.
тензорный поток:: ops:: Максимум	Возвращает максимальное значение x и y (т.е.
тензорный поток:: ops:: Среднее	Вычисляет среднее значение элементов по измерениям тензора.
тензорный поток::ops::Слияние	Пересылает значение доступного тензора со `inputs` на `output` .
тензорный поток:: ops:: MergeSummary	Объединяет сводки.
tensorflow::ops::MergeV2Checkpoints	Специально для формата V2: объединяет файлы метаданных сегментированных контрольных точек.
тензорный поток:: ops:: Min	Вычисляет минимум элементов по размерам тензора.
tensorflow::ops::Минимум	Возвращает минимальное значение x и y (т.е.
тензорный поток:: ops:: MirrorPad	Дополняет тензор зеркальными значениями.
тензорный поток:: ops:: Мод	Возвращает поэлементный остаток от деления.
тензорный поток::ops::MulNoNan	Возвращает x * y поэлементно.
tensorflow::ops::Мультиномиальный	Рисует выборки из полиномиального распределения.
tensorflow::ops::Умножить	Возвращает x * y поэлементно.
тензорный поток::ops::Ndtri	ЗАДАЧА: добавить документ.
тензорный поток::ops::Отрицать	Вычисляет числовое отрицательное значение поэлементно.
тензорный поток:: ops:: NextAfter	Возвращает следующее представимое значение `x1` в направлении `x2` поэлементно.
tensorflow::ops::NextIteration	Делает свои входные данные доступными для следующей итерации.
тензорный поток::ops::NoOp	Ничего не делает.
тензорный поток:: ops:: NonMaxSuppression	Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков.
тензорный поток:: ops:: NonMaxSuppressionV2	Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков.
тензорный поток:: ops:: NonMaxSuppressionV3	Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков.
тензорный поток:: ops:: NonMaxSuppressionV4	Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков.
тензорный поток:: ops:: NonMaxSuppressionV5	Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков.
tensorflow::ops::NonMaxSuppressionWithOverlaps	Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков.
тензорный поток:: ops:: NotEqual	Возвращает истинное значение (x != y) поэлементно.
тензорный поток:: ops:: NthElement	Находит значения статистики `n` -го порядка для последнего измерения.
тензорный поток:: ops:: OneHot	Возвращает горячий тензор.
тензорный поток::ops::OnesLike	Возвращает тензор единиц той же формы и типа, что и x.
tensorflow::ops::OrderedMapClear	Op удаляет все элементы в базовом контейнере.
tensorflow::ops::OrderedMapIncompleteSize	Op возвращает количество неполных элементов в базовом контейнере.
tensorflow::ops::OrderedMapPeek	Op просматривает значения по указанному ключу.
тензорный поток:: ops:: OrderedMapSize	Op возвращает количество элементов в базовом контейнере.
tensorflow::ops::OrderedMapStage	Этап (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как упорядоченный.
tensorflow::ops::OrderedMapUnstage	Op удаляет и возвращает значения, связанные с ключом.
tensorflow::ops::OrderedMapUnstageNoKey	Op удаляет и возвращает элемент (ключ, значение) с наименьшим значением.
тензорный поток::ops::Pad	Дополняет тензор нулями.
тензорный поток::ops::PadV2	Накладывает тензор.
tensorflow::ops::PaddingFIFOQueue	Очередь, которая создает элементы в порядке «первым пришел — первым обслужен».
тензорный поток:: ops:: ParallelConcat	Объединяет список `N` тензоров по первому измерению.
tensorflow::ops::ParallelDynamicStitch	Чередуйте значения из тензоров `data` в один тензор.
tensorflow::ops::ParameterizedTruncatedNormal	Выводит случайные значения из нормального распределения.
тензорный поток:: ops:: ParseExample	Преобразует вектор мозга. Пример прото (в виде строк) в типизированные тензоры.
тензорный поток:: ops:: ParseExampleV2	Преобразует вектор протоов tf.Example (в виде строк) в типизированные тензоры.
тензорный поток:: ops:: ParseSequenceExample	Преобразует вектор прототипов Brain.SequenceExample (в виде строк) в типизированные тензоры.
тензорный поток:: ops:: ParseSequenceExampleV2	Преобразует вектор протоов tf.io.SequenceExample (в виде строк) в типизированные тензоры.
тензорный поток:: ops:: ParseSingleExample	Преобразует прототип tf.Example (как строку) в типизированные тензоры.
tensorflow::ops::ParseSingleSequenceExample	Преобразует скалярный прототип мозга.SequenceExample (в виде строк) в типизированные тензоры.
тензорный поток:: ops:: ParseTensor	Преобразует сериализованный прототип tensorflow.TensorProto в Tensor .
tensorflow::ops:: Заполнитель	Заполнитель для значения, которое будет использоваться в вычислениях.
тензорный поток:: ops:: PlaceholderWithDefault	Операция-заполнитель, которая проходит через `input` , когда ее выходные данные не подаются.
тензорный поток::ops::Полигамма	Вычислите полигамма-функцию \(^{(n)}(x)\).
тензорный поток::ops::Pow	Вычисляет степень одного значения по отношению к другому.
тензорный поток:: ops:: PreventGradient	Операция идентификации, которая вызывает ошибку, если запрашивается градиент.
тензорный поток:: ops:: Печать	Печатает список тензоров.
тензорный поток:: ops:: PrintV2	Печатает строковый скаляр.
тензорный поток:: ops:: PriorityQueue	Очередь, которая создает элементы, отсортированные по значению первого компонента.
тензорный поток::ops::Prod	Вычисляет произведение элементов на размеры тензора.
tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2	Квантует, а затем деквантует тензор.
tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV3	Квантует, а затем деквантует тензор.
tensorflow::ops::QuantizeDownAndShrinkRange	Преобразуйте квантованный «входной» тензор в «выходной» тензор с меньшей точностью, используя метод .
тензорный поток:: ops:: QuantizeV2	Квантовать «входной» тензор типа float до «выходного» тензора типа «T».
тензорный поток::ops::QuantizedAdd	Возвращает x + y поэлементно, работая с квантованными буферами.
tensorflow::ops::QuantizedAvgPool	Создает средний пул входного тензора для квантованных типов.
tensorflow::ops::QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization	Квантованная пакетная нормализация.
tensorflow::ops::QuantizedBiasAdd	Добавляет тензорное «смещение» к тензорному «входу» для квантованных типов.
тензорный поток::ops::QuantizedConcat	Объединяет квантованные тензоры по одному измерению.
тензорный поток::ops::QuantizedConv2D	Вычисляет 2D-свертку с учетом квантованного 4D-входа и тензоров фильтра.
tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm	Нормализация квантованного экземпляра.
tensorflow::ops::QuantizedMatMul	Выполните квантованное матричное умножение `a` на матрицу `b` .
tensorflow::ops::QuantizedMaxPool	Создает максимальный пул входного тензора для квантованных типов.
tensorflow::ops::QuantizedMul	Возвращает x * y поэлементно, работая с квантованными буферами.
tensorflow::ops::QuantizedRelu	Вычисляет квантованное выпрямленное линейное: `max(features, 0)`
тензорный поток::ops::QuantizedRelu6	Вычисляет квантованную выпрямленную линейную 6: `min(max(features, 0), 6)`
tensorflow::ops::QuantizedReluX	Вычисляет квантованное выпрямленное линейное X: `min(max(features, 0), max_value)`
tensorflow::ops::QuantizedResizeBilinear	Измените размер квантованных `images` до `size` с помощью квантованной билинейной интерполяции.
тензорный поток:: ops:: QueueClose	Закрывает данную очередь.
тензорный поток:: ops:: QueueDequeue	Удаляет кортеж из одного или нескольких тензоров из заданной очереди.
tensorflow::ops::QueueDequeueMany	Удаляет из очереди `n` кортежей одного или нескольких тензоров.
tensorflow::ops::QueueDequeueUpTo	Удаляет из очереди `n` кортежей одного или нескольких тензоров.
тензорный поток:: ops:: QueueEnqueue	Ставит кортеж из одного или нескольких тензоров в данную очередь.
tensorflow::ops::QueueEnqueueMany	Ставит в очередь ноль или несколько кортежей одного или нескольких тензоров в данной очереди.
тензорный поток:: ops:: QueueIsClosed	Возвращает true, если очередь закрыта.
тензорный поток:: ops:: QueueIsClosedV2	Возвращает true, если очередь закрыта.
тензорный поток::ops::QueueSize	Вычисляет количество элементов в данной очереди.
тензорный поток:: ops:: RGBToHSV	Преобразует одно или несколько изображений из RGB в HSV.
тензорный поток::ops::RandomGamma	Выводит случайные значения из гамма-распределения, описываемого альфа.
tensorflow::ops::RandomNormal	Выводит случайные значения из нормального распределения.
тензорный поток:: ops:: RandomPoissonV2	Выводит случайные значения из распределения Пуассона, описываемого скоростью.
tensorflow::ops::RandomShuffle	Случайным образом перемещает тензор по его первому измерению.
tensorflow::ops::RandomShuffleQueue	Очередь, которая меняет порядок элементов случайным образом.
тензорный поток:: ops:: RandomUniform	Выводит случайные значения из равномерного распределения.
тензорный поток:: ops:: RandomUniformInt	Выводит случайные целые числа из равномерного распределения.
тензорный поток:: ops:: Диапазон	Создает последовательность чисел.
тензорный поток::ops::ReadFile	Считывает и выводит все содержимое входного имени файла.
tensorflow::ops::ReaderNumRecordsProduced	Возвращает количество записей, созданных данным Reader.
tensorflow::ops::ReaderNumWorkUnitsCompleted	Возвращает количество рабочих единиц, которые завершил обработку данный Reader.
тензорный поток::ops::ReaderRead	Возвращает следующую запись (пара ключ-значение), созданную средством чтения.
тензорный поток::ops::ReaderReadUpTo	Возвращает до `num_records` (ключ, значение) пар, созданных Reader.
тензорный поток:: ops:: ReaderReset	Восстановите Reader в исходное чистое состояние.
тензорный поток:: ops:: ReaderRestoreState	Восстановите ридер в ранее сохраненное состояние.
tensorflow::ops::ReaderSerializeState	Создайте строковый тензор, который кодирует состояние Reader.
тензорный поток::ops::Реал	Возвращает действительную часть комплексного числа.
тензорный поток::ops::RealDiv	Возвращает x/y поэлементно для реальных типов.
tensorflow::ops::Reciprocal	Вычисляет обратную величину x поэлементно.
тензорный поток:: ops:: RecordInput	Выдает рандомизированные записи.
тензорный поток::ops::ReduceJoin	Соединяет строку Tensor по заданным измерениям.
tensorflow::ops::RefNextIteration	Делает свои входные данные доступными для следующей итерации.
тензорный поток:: ops:: RefSelect	Пересылает `index` элемент `inputs` на `output` .
тензорный поток::ops::RefSwitch	Пересылает `data` ref-тензора на выходной порт, определенный `pred` .
тензорный поток:: ops:: RegexFullMatch	Проверьте, соответствует ли ввод шаблону регулярного выражения.
тензорный поток:: ops:: RegexReplace	Заменяет совпадения регулярного выражения `pattern` во `input` строкой замены, предоставленной в `rewrite` .
тензорный поток::ops::Relu	Вычисляет выпрямленное линейное значение: `max(features, 0)` .
тензорный поток::ops::Relu6	Вычисляет выпрямленное линейное 6: `min(max(features, 0), 6)` .
tensorflow::ops::RequantizationRange	Вычисляет диапазон, охватывающий фактические значения, присутствующие в квантованном тензоре.
tensorflow::ops::Реквантизировать	Преобразует квантованный `input` тензор в `output` более низкой точности.
тензорный поток:: ops:: ResizeArea	Измените размер `images` до `size` , используя интерполяцию области.
тензорный поток:: ops:: ResizeBicubic	Измените размер `images` до `size` с помощью бикубической интерполяции.
tensorflow::ops::ResizeBilinear	Измените размер `images` до `size` с помощью билинейной интерполяции.
tensorflow::ops::ResizeNearestNeighbor	Измените размер `images` до `size` , используя интерполяцию ближайшего соседа.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdadelta	Обновите '*var' по схеме adadelta.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdagrad	Обновите *var по схеме adagrad.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdagradDA	Обновите '*var' по схеме проксимальной адаграды.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdam	Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом Адама.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdamWithAmsgrad	Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом Адама.
tensorflow::ops::ResourceApplyAddSign	Обновите «*var» в соответствии с обновлением AddSign.
tensorflow::ops::ResourceApplyCenteredRMSProp	Обновите «*var» в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp.
tensorflow::ops::ResourceApplyFtrl	Обновите '*var' по схеме Ftrl-proximal.
tensorflow::ops::ResourceApplyFtrlV2	Обновите '*var' по схеме Ftrl-proximal.
tensorflow::ops::ResourceApplyGradientDescent	Обновите «var», вычитая из него «альфа» «дельта».
tensorflow::ops::ResourceApplyKerasMomentum	Обновите '*var' в соответствии со схемой импульса.
tensorflow::ops::ResourceApplyMomentum	Обновите '*var' в соответствии со схемой импульса.
tensorflow::ops::ResourceApplyPowerSign	Обновите «*var» в соответствии с обновлением AddSign.
tensorflow::ops::ResourceApplyProximalAdagrad	Обновите «var» и «accum» в соответствии с FOBOS со скоростью обучения Adagrad.
tensorflow::ops::ResourceApplyProximalGradientDescent	Обновите «*var» как алгоритм FOBOS с фиксированной скоростью обучения.
tensorflow::ops::ResourceApplyRMSProp	Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом RMSProp.
тензорный поток:: ops:: ResourceCountUpTo	Увеличивает переменную, на которую указывает «ресурс», пока она не достигнет «предела».
tensorflow::ops::ResourceScatterNdAdd	Применяет разреженное сложение к отдельным значениям или срезам в переменной .
tensorflow::ops::ResourceScatterNdSub	Применяет разреженное вычитание к отдельным значениям или срезам в переменной Variable .
tensorflow::ops::ResourceScatterNdUpdate	Применяет разреженные `updates` к отдельным значениям или срезам внутри заданного значения.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdadelta	var: Должно быть из переменной().
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagrad	Обновите соответствующие записи в «var» и «accum» в соответствии со схемой adagrad.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagradDA	Обновите записи в 'var' и 'accum' в соответствии с проксимальной адаградной схемой.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyCenteredRMSProp	Обновите «*var» в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrl	Обновите соответствующие записи в '*var' по схеме Ftrl-proximal.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrlV2	Обновите соответствующие записи в '*var' по схеме Ftrl-proximal.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyKerasMomentum	Обновите соответствующие записи в «var» и «accum» в соответствии со схемой импульса.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyMomentum	Обновите соответствующие записи в «var» и «accum» в соответствии со схемой импульса.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyProximalAdagrad	Разреженные записи обновления в 'var' и 'accum' в соответствии с алгоритмом FOBOS.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyProximalGradientDescent	Разреженное обновление '*var' как алгоритма FOBOS с фиксированной скоростью обучения.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyRMSProp	Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом RMSProp.
тензорный поток::ops::Восстановить	Восстанавливает тензор из файлов контрольных точек.
тензорный поток:: ops:: RestoreSlice	Восстанавливает тензор из файлов контрольных точек.
тензорный поток:: ops:: RestoreV2	Восстанавливает тензоры из контрольной точки V2.
тензорный поток::ops::Rint	Возвращает поэлементное целое число, ближайшее к x.
тензорный поток:: ops:: Раунд	Округляет значения тензора до ближайшего целого числа поэлементно.
тензорный поток::ops::Rsqrt	Вычисляет обратную величину квадратного корня из x поэлементно.
tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBox	Создайте одну случайно искаженную ограничивающую рамку для изображения.
tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBoxV2	Создайте одну случайно искаженную ограничивающую рамку для изображения.
тензорный поток::ops::Сохранить	Сохраняет входные тензоры на диск.
тензорный поток:: ops:: SaveSlices	Сохраняет фрагменты входных тензоров на диск.
тензорный поток:: ops:: SaveV2	Сохраняет тензоры в формате контрольной точки V2.
tensorflow::ops::ScalarSummary	Выводит буфер протокола `Summary` со скалярными значениями.
тензорный поток:: ops:: ScaleAndTranslate	ЗАДАЧА: добавить документ.
тензорный поток:: ops:: ScatterAdd	Добавляет редкие обновления в ссылку на переменную.
тензорный поток:: ops:: ScatterDiv	Делит ссылку на переменную на редкие обновления.
тензорный поток:: ops:: ScatterMax	Сокращает редкие обновления до ссылки на переменную с помощью операции `max` .
тензорный поток:: ops:: ScatterMin	Сокращает редкие обновления до ссылки на переменную с помощью операции `min` .
тензорный поток:: ops:: ScatterMul	Умножает редкие обновления на ссылку на переменную.
тензорный поток:: ops:: ScatterNdAdd	Применяет разреженное сложение к отдельным значениям или срезам в переменной .
тензорный поток:: ops:: ScatterNdSub	Применяет разреженное вычитание к отдельным значениям или срезам в переменной Variable .
тензорный поток:: ops:: ScatterNdUpdate	Применяет разреженные `updates` к отдельным значениям или срезам внутри заданного значения.
тензорный поток:: ops:: ScatterSub	Вычитает редкие обновления из ссылки на переменную.
тензорный поток:: ops:: ScatterUpdate	Применяет редкие обновления к ссылке на переменную.
тензорный поток:: ops:: SegmentMax	Вычисляет максимум вдоль сегментов тензора.
тензорный поток:: ops:: SegmentMean	Вычисляет среднее значение по сегментам тензора.
тензорный поток::ops::SegmentMin	Вычисляет минимум вдоль сегментов тензора.
тензорный поток:: ops:: SegmentProd	Вычисляет произведение по сегментам тензора.
тензорный поток:: ops:: SegmentSum	Вычисляет сумму по сегментам тензора.
тензорный поток:: ops:: SelectV2	ЗАДАЧА: добавить документ.
тензорный поток::ops::Селу	Вычисляет масштабируемую экспоненциальную линейную зависимость: `scale * alpha * (exp(features) - 1)`
tensorflow::ops::SerializeManySparse	Сериализуйте `N` -минипакетный `SparseTensor` в объект `[N, 3]` `Tensor` .
тензорный поток:: ops:: SerializeSparse	Сериализуйте `SparseTensor` в объект `[3]` `Tensor` .
тензорный поток:: ops:: SerializeTensor	Преобразует Tensor в сериализованный прототип TensorProto.
тензорный поток:: ops:: SetDiff1D	Вычисляет разницу между двумя списками чисел или строк.
tensorflow::ops::ShardedFilename	Создайте сегментированное имя файла.
тензорный поток:: ops:: ShardedFilespec	Создайте шаблон glob, соответствующий всем именам сегментированных файлов.
тензорный поток::ops::Сигмоид	Вычисляет сигмоиду `x` поэлементно.
tensorflow::ops:: Знак	Возвращает поэлементное указание знака числа.
тензорный поток::ops::Sin	Вычисляет синус x поэлементно.
тензорный поток::ops::Синь	Вычисляет гиперболический синус x поэлементно.
тензорный поток::ops::Softmax	Вычисляет активации softmax.
tensorflow::ops::SoftmaxCrossEntropyWithLogits	Вычисляет стоимость перекрестной энтропии softmax и градиенты для обратного распространения ошибки.
тензорный поток::ops::Softplus	Вычисляет softplus: `log(exp(features) + 1)` .
тензорный поток::ops::Softsign	Вычисляет softsign: `features / (abs(features) + 1)` .
tensorflow::ops::SparseAccumulatorApplyGradient	Применяет разреженный градиент к данному аккумулятору.
tensorflow::ops::SparseAccumulatorTakeGradient	Извлекает средний разреженный градиент в SparseConditionalAccumulator .
тензорный поток:: ops:: SparseAdd	Добавляет два объекта `SparseTensor` для создания еще одного `SparseTensor` .
тензорный поток:: ops:: SparseAddGrad	Оператор градиента для операции SparseAdd .
tensorflow::ops::SparseApplyAdadelta	var: Должно быть из переменной().
tensorflow::ops::SparseApplyAdagrad	Обновите соответствующие записи в «var» и «accum» в соответствии со схемой adagrad.
tensorflow::ops::SparseApplyAdagradDA	Обновите записи в 'var' и 'accum' в соответствии с проксимальной адаградной схемой.
tensorflow::ops::SparseApplyCenteredRMSProp	Обновите «*var» в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp.
tensorflow::ops::SparseApplyFtrl	Обновите соответствующие записи в '*var' по схеме Ftrl-proximal.
tensorflow::ops::SparseApplyFtrlV2	Обновите соответствующие записи в '*var' по схеме Ftrl-proximal.
tensorflow::ops::SparseApplyMomentum	Обновите соответствующие записи в «var» и «accum» в соответствии со схемой импульса.
tensorflow::ops::SparseApplyProximalAdagrad	Разреженные записи обновления в 'var' и 'accum' в соответствии с алгоритмом FOBOS.
tensorflow::ops::SparseApplyProximalGradientDescent	Разреженное обновление '*var' как алгоритма FOBOS с фиксированной скоростью обучения.
tensorflow::ops::SparseApplyRMSProp	Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом RMSProp.
тензорный поток:: ops:: SparseConcat	Объединяет список `SparseTensor` по указанному измерению.
tensorflow::ops::SparseConditionalAccumulator	Условный аккумулятор для агрегирования разреженных градиентов.
тензорный поток:: ops:: SparseCross	Генерирует разреженный крест из списка разреженных и плотных тензоров.
tensorflow::ops::SparseDenseCwiseAdd	Добавляет SparseTensor и Density Tensor , используя следующие специальные правила:
tensorflow::ops::SparseDenseCwiseDiv	Покомпонентно делит SparseTensor на плотный Tensor .
tensorflow::ops::SparseDenseCwiseMul	Покомпонентно умножает SparseTensor на плотный Tensor .
tensorflow::ops::SparseFillEmptyRows	Заполняет пустые строки во входном 2D `SparseTensor` значением по умолчанию.
tensorflow::ops::SparseFillEmptyRowsGrad	Градиент SparseFillEmptyRows .
тензорный поток:: ops:: SparseMatMul	Умножьте матрицу «а» на матрицу «б».
tensorflow::ops::SparseReduceMax	Вычисляет максимальное количество элементов по измерениям SparseTensor.
tensorflow::ops::SparseReduceMaxSparse	Вычисляет максимальное количество элементов по измерениям SparseTensor.
tensorflow::ops::SparseReduceSum	Вычисляет сумму элементов по измерениям SparseTensor.
tensorflow::ops::SparseReduceSumSparse	Вычисляет сумму элементов по измерениям SparseTensor.
тензорный поток:: ops:: SparseReorder	Изменяет порядок SparseTensor в канонический порядок по строкам.
тензорный поток:: ops:: SparseReshape	Изменяет форму SparseTensor для представления значений в новой плотной форме.
tensorflow::ops::SparseSegmentMean	Вычисляет среднее значение по разреженным сегментам тензора.
tensorflow::ops::SparseSegmentMeanGrad	Вычисляет градиенты для SparseSegmentMean .
tensorflow::ops::SparseSegmentMeanWithNumSegments	Вычисляет среднее значение по разреженным сегментам тензора.
tensorflow::ops::SparseSegmentSqrtN	Вычисляет сумму по редким сегментам тензора, разделенным на sqrt числа N.
tensorflow::ops::SparseSegmentSqrtNGrad	Вычисляет градиенты для SparseSegmentSqrtN .
tensorflow::ops::SparseSegmentSqrtNWithNumSegments	Вычисляет сумму по редким сегментам тензора, разделенным на sqrt числа N.
тензорный поток:: ops:: SparseSegmentSum	Вычисляет сумму по разреженным сегментам тензора.
tensorflow::ops::SparseSegmentSumWithNumSegments	Вычисляет сумму по разреженным сегментам тензора.
тензорный поток:: ops:: SparseSlice	Разрежьте `SparseTensor` на основе `start` и `size` .
тензорный поток:: ops:: SparseSliceGrad	Оператор градиента для операции SparseSlice .
тензорный поток:: ops:: SparseSoftmax	Применяет softmax к пакетному ND `SparseTensor` .
tensorflow::ops::SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits	Вычисляет стоимость перекрестной энтропии softmax и градиенты для обратного распространения ошибки.
tensorflow::ops::SparseSparseMaximum	Возвращает поэлементное максимальное значение двух SparseTensor.
tensorflow::ops::SparseSparseMinimum	Возвращает поэлементный минимум двух SparseTensors.
тензорный поток:: ops:: SparseSplit	Разделите `SparseTensor` на тензоры `num_split` по одному измерению.
tensorflow::ops::SparseTensorDenseAdd	Добавляет `SparseTensor` и плотный `Tensor` , создавая плотный `Tensor` .
tensorflow::ops::SparseTensorDenseMatMul	Умножьте SparseTensor (ранга 2) «A» на плотную матрицу «B».
тензорный поток::ops::Sqrt	Вычисляет квадратный корень из x поэлементно.
тензорный поток:: ops:: Square	Вычисляет квадрат x поэлементно.
тензорный поток:: ops:: SquaredDifference	Возвращает (x - y)(x - y) поэлементно.
тензорный поток::ops::Стек	Упаковывает список `N` тензоров ранга `R` в один тензор ранга `(R+1)` .
тензорный поток::ops::Стадия	Значения этапа аналогичны облегченному Enqueue.
тензорный поток:: ops:: StageClear	Op удаляет все элементы в базовом контейнере.
тензорный поток:: ops:: StagePeek	Op просматривает значения по указанному индексу.
тензорный поток:: ops:: StageSize	Op возвращает количество элементов в базовом контейнере.
тензорный поток:: ops:: StringFormat	Форматирует строковый шаблон, используя список тензоров.
тензорный поток::ops::StringJoin	Объединяет строки в заданном списке тензоров строк в один тензор;.
тензорный поток:: ops:: StringLength	Длины `input` строк.
тензорный поток:: ops:: StringLower	ЗАДАЧА: добавить документ.
тензорный поток::ops::StringNGrams	Создает ngrams из неровных строковых данных.
тензорный поток::ops::StringSplit	Разделите элементы `input` на основе `delimiter` в `SparseTensor` .
тензорный поток:: ops:: StringSplitV2	Разделите элементы `source` на основе `sep` в `SparseTensor` .
тензорный поток::ops::StringStrip	Удалите начальные и конечные пробелы из Tensor .
tensorflow::ops::StringToHashBucket	Преобразует каждую строку во входном тензоре в ее хеш-мод по количеству сегментов.
tensorflow::ops::StringToHashBucketFast	Преобразует каждую строку во входном тензоре в ее хеш-мод по количеству сегментов.
tensorflow::ops::StringToHashBucketStrong	Преобразует каждую строку во входном тензоре в ее хеш-мод по количеству сегментов.
тензорный поток:: ops:: StringToNumber	Преобразует каждую строку во входном тензоре в указанный числовой тип.
тензорный поток:: ops:: StringUpper	ЗАДАЧА: добавить документ.
тензорный поток::ops::Substr	Возвращает подстроки из `Tensor` строк.
тензорный поток::ops::Вычесть	Возвращает x-y поэлементно.
тензорный поток::ops::Sum	Вычисляет сумму элементов по измерениям тензора.
тензорный поток::ops::Переключатель	Пересылает `data` на выходной порт, определенный `pred` .
тензорный поток:: ops:: TFRecordReader	Reader, который выводит записи из файла TensorFlow Records.
tensorflow::ops::TakeManySparseFromTensorsMap	Преобразует разреженное представление в плотный тензор.
тензорный поток::ops::Тан	Вычисляет tan от x поэлементно.
тензорный поток:: ops:: Тань	Вычисляет гиперболический тангенс `x` поэлементно.
тензорный поток:: ops:: TemporaryVariable	Возвращает тензор, который может быть изменен, но сохраняется только в течение одного шага.
тензорный поток:: ops:: TensorArray	Массив тензоров заданного размера.
tensorflow::ops::TensorArrayClose	Удалите TensorArray из контейнера ресурсов.
tensorflow::ops::TensorArrayConcat	Объедините элементы из TensorArray в value `value` .
tensorflow::ops::TensorArrayGather	Соберите определенные элементы из TensorArray в выходное `value` .
tensorflow::ops::TensorArrayGrad	Создает TensorArray для хранения градиентов значений в данном дескрипторе.
tensorflow::ops::TensorArrayGradWithShape	Создает TensorArray для хранения нескольких градиентов значений в данном дескрипторе.
tensorflow::ops::TensorArrayRead	Считайте элемент из TensorArray в выходное `value` .
tensorflow::ops::TensorArrayScatter	Распределите данные из входного значения по конкретным элементам TensorArray .
tensorflow::ops::TensorArraySize	Получите текущий размер TensorArray .
tensorflow::ops::TensorArraySplit	Разделите данные из входного значения на элементы TensorArray .
tensorflow::ops::TensorArrayWrite	Поместите элемент в tensor_array.
tensorflow::ops::TensorSummary	Выводит буфер протокола `Summary` с тензором.
тензорный поток:: ops:: TensorSummaryV2	Выводит буфер протокола `Summary` с тензором и данными для каждого плагина.
тензорный поток:: ops:: TextLineReader	Reader, который выводит строки файла, разделенные ' '.
tensorflow::ops::Timestamp	Предоставляет время с начала эпохи в секундах.
тензорный поток::ops::TopK	Находит значения и индексы `k` крупнейших элементов для последнего измерения.
тензорный поток:: ops:: TruncateDiv	Возвращает x/y поэлементно для целочисленных типов.
тензорный поток:: ops:: TruncateMod	Возвращает поэлементный остаток от деления.
tensorflow::ops::TruncateNormal	Выводит случайные значения из усеченного нормального распределения.
тензорный поток::ops::UnicodeScript	Определите коды сценариев данного тензора целочисленных кодовых точек Юникода.
тензорный поток:: ops:: UnicodeTranscode	Перекодируйте входной текст из исходной кодировки в целевую кодировку.
tensorflow::ops::UniformCandidateSampler	Создает метки для выборки кандидатов с равномерным распределением.
tensorflow::ops::UnsortedSegmentJoin	Объединяет элементы `inputs` на основе `segment_ids` .
tensorflow::ops::UnsortedSegmentMax	Вычисляет максимум вдоль сегментов тензора.
tensorflow::ops::UnsortedSegmentMin	Вычисляет минимум вдоль сегментов тензора.
tensorflow::ops::UnsortedSegmentProd	Вычисляет произведение по сегментам тензора.
tensorflow::ops::UnsortedSegmentSum	Вычисляет сумму по сегментам тензора.
tensorflow::ops::Unstage	Op похож на облегченную Dequeue.
tensorflow::ops::Переменная	Сохраняет состояние в виде тензора, который сохраняется на всех этапах.
tensorflow::ops:: Где	Изменяет форму квантованного тензора согласно операции Reshape.
тензорный поток::ops::Where3	Выбирает элементы из `x` или `y` , в зависимости от `condition` .
тензорный поток:: ops:: WholeFileReader	Reader, который выводит все содержимое файла в виде значения.
тензорный поток:: ops:: WriteFile	Записывает содержимое в файл по входному имени файла.
тензорный поток::ops::Xdivy	Возвращает 0, если x == 0, и x / y в противном случае, поэлементно.
тензорный поток::ops::Xlogy	Возвращает 0, если x == 0, и x * log(y) в противном случае, поэлементно.
тензорный поток::ops::ZerosLike	Возвращает тензор нулей той же формы и типа, что и x.
тензорный поток::ops::Зета	Вычислите дзета-функцию Гурвица \((x, q)\).

Определения типов

Мул

Multiply Mul

Нег

Negate Neg

Уменьшить все

All ReduceAll

УменьшитьЛюбой

Any ReduceAny

УменьшитьМакс

Max ReduceMax

Уменьшить среднее

Mean ReduceMean

Уменьшить мин

Min ReduceMin

УменьшитьПрод

Prod ReduceProd

Уменьшить сумму

Sum ReduceSum

Саб

Subtract Sub

Функции

Аснодеаут

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

Аснодеаутлистлист

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

АудиоСводка

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

АудиоСводка

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

Плохой цвет

TF_MUST_USE_RESULT Attrs BadColor(
  const TensorProto & x
)

Цвет, используемый для пикселей с неконечными значениями.

По умолчанию Тензор

Конст

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

Конст

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

Конст

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

Констфромпрото

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

Сводка изображения

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

Сводка изображения

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

MaxImages

Attrs MaxImages(
  int64 x
)

МаксВыходы

Attrs MaxOutputs(
  int64 x
)

узел

::tensorflow::Node * node() const

диапазон

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

Максимальное количество элементов пакета для создания изображений.

По умолчанию 3

тензорный поток:: ОП

Краткое содержание

Определения типов

Функции

Классы

Определения типов

Мул

Нег

Уменьшить все

УменьшитьЛюбой

УменьшитьМакс

Уменьшить среднее

Уменьшить мин

УменьшитьПрод

Уменьшить сумму

Саб

Функции

Аснодеаут

Аснодеаутлистлист

АудиоСводка

АудиоСводка

Плохой цвет

Конст

Конст

Конст

Констфромпрото

Сводка изображения

Сводка изображения

MaxImages

МаксВыходы

узел

диапазон