เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์

สรุป

คำจำกัดความประเภท
Mul	typedef Multiply
Neg	typedef Negate
ReduceAll	typedef All
ReduceAny	typedef Any
ReduceMax	typedef Max
ReduceMean	typedef Mean
ReduceMin	typedef Min
ReduceProd	typedef Prod
ReduceSum	typedef Sum
Sub	typedef Subtract

ฟังก์ชัน
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 สีที่จะใช้สำหรับพิกเซลที่มีค่าไม่จำกัด
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 จำนวน สูงสุด ขององค์ประกอบชุดข้อมูลที่จะใช้สร้างภาพ

ชั้นเรียน
tensorflow:: ops:: ยกเลิก	ส่งข้อยกเว้นเพื่อยกเลิกกระบวนการเมื่อมีการเรียกใช้
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: แอ็บส์	คำนวณค่าสัมบูรณ์ของเทนเซอร์
tensorflow::ops::AccumulateNV2	คืนค่าผลรวมขององค์ประกอบแต่ละตัวในรายการเทนเซอร์
tensorflow::ops::AccumulatorApplyGradient	ใช้ค่าความชันกับตัวสะสมที่กำหนด
tensorflow::ops::AccumulatorNumAccumulated	ส่งคืนจำนวนของค่าความชันที่ถูกรวมไว้ในตัวสะสมที่กำหนด
tensorflow::ops::AccumulatorSetGlobalStep	อัปเดตค่าสะสมด้วยค่าใหม่สำหรับ global_step
tensorflow::ops::AccumulatorTakeGradient	ดึงค่าความชันเฉลี่ยใน ConditionalAccumulator ที่กำหนดให้
เทนเซอร์โฟลว์::ออปส์::เอคอส	คำนวณค่า acos ของ x ทีละองค์ประกอบ
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: อะโคช	คำนวณค่าโคไซน์ไฮเปอร์โบลิกผกผันของ x ทีละองค์ประกอบ
tensorflow:: ops:: Add	ส่งคืนค่า x + y ทีละองค์ประกอบ
tensorflow::ops::AddManySparseToTensorsMap	เพิ่ม SparseTensor ที่มีมินิแบทช์จำนวน N ตัวลงใน SparseTensorsMap แล้วส่งคืนแฮนด์เดิลจำนวน N ตัว
tensorflow::ops::AddN	บวก เทนเซอร์อินพุตทั้งหมดทีละองค์ประกอบ
tensorflow::ops::AddSparseToTensorsMap	เพิ่ม SparseTensor ลงใน SparseTensorsMap แล้วส่งคืนแฮนเดิลของมัน
tensorflow::ops::AddV2	ส่งคืนค่า x + y ทีละองค์ประกอบ
tensorflow::ops::AdjustContrast	ปรับความคมชัดของภาพอย่างน้อยหนึ่งภาพ
tensorflow::ops::AdjustHue	ปรับโทนสีของภาพหนึ่งภาพหรือมากกว่านั้น
tensorflow::ops::AdjustSaturation	ปรับความอิ่มตัวของสีภาพหนึ่งภาพหรือมากกว่านั้น
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: ทั้งหมด	คำนวณค่า "ตรรกะ AND" ขององค์ประกอบต่างๆ ในมิติที่แตกต่างกันของเทนเซอร์
tensorflow::ops::AllCandidateSampler	สร้างป้ายกำกับสำหรับการสุ่มตัวอย่างผู้สมัครโดยใช้การแจกแจงแบบยูนิแกรมที่เรียนรู้มา
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: แองเกิล	ส่งคืนค่าอาร์กิวเมนต์ของจำนวนเชิงซ้อน
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: ใดๆ	คำนวณค่า "ออร์เชิงตรรกะ" ขององค์ประกอบต่างๆ ในมิติที่แตกต่างกันของเทนเซอร์
เทนเซอร์โฟลว์ :: ops :: ApplyAdadelta	อัปเดต '*var' ตามรูปแบบของ adadelta
tensorflow::ops::ApplyAdagrad	อัปเดต '*var' ตามรูปแบบของ adagrad
tensorflow::ops::ApplyAdagradDA	อัปเดต '*var' ตามรูปแบบ adagrad ใกล้เคียง
tensorflow::ops::ApplyAdam	อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึมของ Adam
tensorflow::ops::ApplyAddSign	อัปเดต '*var' ตามการอัปเดตของ AddSign
tensorflow::ops::ApplyCenteredRMSProp	อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม RMSProp แบบศูนย์กลาง
tensorflow::ops::ApplyFtrl	อัปเดต '*var' ตามรูปแบบ Ftrl-proximal
tensorflow::ops::ApplyFtrlV2	อัปเดต '*var' ตามรูปแบบ Ftrl-proximal
tensorflow::ops::ApplyGradientDescent	อัปเดตค่า '*var' โดยการลบ 'alpha' * 'delta' ออกจากค่าดังกล่าว
tensorflow::ops::ApplyMomentum	อัปเดต '*var' ตามรูปแบบโมเมนตัม
tensorflow::ops::ApplyPowerSign	อัปเดต '*var' ตามการอัปเดตของ AddSign
tensorflow::ops::ApplyProximalAdagrad	อัปเดตค่า '*var' และ '*accum' ตาม FOBOS โดยใช้ Adagrad learning rate
tensorflow::ops::ApplyProximalGradientDescent	อัปเดต '*var' เป็นอัลกอริธึม FOBOS ด้วยอัตราการเรียนรู้คงที่
tensorflow::ops::ApplyRMSProp	อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม RMSProp
tensorflow::ops::ApproximateEqual	ส่งคืนค่าความจริงของ abs(xy) < tolerance ในแต่ละองค์ประกอบ
tensorflow::ops::ArgMax	ส่งคืนดัชนีที่มีค่ามากที่สุดในแต่ละมิติของเทนเซอร์
tensorflow::ops::ArgMin	ส่งคืนดัชนีที่มีค่าน้อยที่สุดในมิติต่างๆ ของเทนเซอร์
tensorflow::ops::AsString	แปลงแต่ละรายการในเทนเซอร์ที่กำหนดให้เป็นสตริง
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: อาซิน	คำนวณค่าผกผันของไซน์ตรีโกณมิติของ x ทีละองค์ประกอบ
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: อาสินห์	คำนวณค่าผกผันของไซน์ไฮเปอร์โบลิกของ x ทีละองค์ประกอบ
tensorflow:: ops:: Assert	ยืนยันว่าเงื่อนไขที่กำหนดนั้นเป็นจริง
tensorflow:: ops:: Assign	อัปเดตค่า 'ref' โดยกำหนดค่า 'value' ให้กับมัน
tensorflow::ops::AssignAdd	อัปเดตค่า 'ref' โดยเพิ่มค่า 'value' เข้าไป
tensorflow::ops::AssignSub	อัปเดตค่า 'ref' โดยการลบค่า 'value' ออกจากค่าดังกล่าว
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: อะตัน	คำนวณค่าแทนเจนต์ผกผันตรีโกณมิติของ x ทีละองค์ประกอบ
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: อะตัน2	คำนวณค่าอาร์คแทงเจนต์ของ y/x ทีละองค์ประกอบ โดยคำนึงถึงเครื่องหมายของตัวแปร
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: อะทานห์	คำนวณค่าอินเวอร์สไฮเปอร์โบลิกแทนเจนต์ของ x ทีละองค์ประกอบ
tensorflow::ops::AvgPool	ทำการรวมค่าเฉลี่ยของข้อมูลป้อนเข้า
tensorflow::ops::AvgPool3D	ทำการรวมค่าเฉลี่ยแบบ 3 มิติบนข้อมูลอินพุต
tensorflow::ops::AvgPool3DGrad	คำนวณค่าความชันของฟังก์ชันพูลลิ่งเฉลี่ย
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: บาเรียร์	กำหนดขอบเขตที่คงอยู่ตลอดการดำเนินการกราฟที่แตกต่างกัน
tensorflow::ops::BarrierClose	ปิดสิ่งกีดขวางที่กำหนดไว้
tensorflow::ops::BarrierIncompleteSize	คำนวณจำนวนองค์ประกอบที่ไม่สมบูรณ์ในสิ่งกีดขวางที่กำหนดให้
tensorflow::ops::BarrierInsertMany	สำหรับแต่ละคีย์ จะกำหนดค่าที่เกี่ยวข้องให้กับส่วนประกอบที่ระบุไว้
tensorflow::ops::BarrierReadySize	คำนวณจำนวนองค์ประกอบที่สมบูรณ์ในสิ่งกีดขวางที่กำหนดให้
tensorflow::ops::BarrierTakeMany	นำจำนวนองค์ประกอบที่เสร็จสมบูรณ์ที่กำหนดจากสิ่งกีดขวางมาใช้
tensorflow::ops::BatchMatMul	คูณส่วนย่อยของเทนเซอร์สองตัวเป็นชุดๆ
tensorflow::ops::BatchMatMulV2	คูณส่วนย่อยของเทนเซอร์สองตัวเป็นชุดๆ
tensorflow::ops::BatchToSpace	BatchToSpace สำหรับเทนเซอร์ 4 มิติชนิด T
tensorflow::ops::BatchToSpaceND	BatchToSpace สำหรับเทนเซอร์ ND ประเภท T
tensorflow:: ops:: BesselI0e	คำนวณฟังก์ชัน Bessel i0e ของ x ทีละองค์ประกอบ
tensorflow:: ops:: BesselI1e	คำนวณฟังก์ชัน Bessel i1e ของ x ทีละองค์ประกอบ
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: เบตาอินซ์	คำนวณอินทิกรัลเบตาไม่สมบูรณ์แบบปรับปรุงแล้ว \(I_x(a, b)\).
tensorflow::ops::BiasAdd	เพิ่ม bias ให้กับ value
tensorflow::ops::BiasAddGrad	การดำเนินการย้อนกลับของ "BiasAdd" บนเทนเซอร์ "bias"
tensorflow::ops::Bincount	นับจำนวนครั้งที่แต่ละค่าปรากฏในอาร์เรย์จำนวนเต็ม
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: บิตคาสต์	แปลงเทนเซอร์จากประเภทหนึ่งไปเป็นอีกประเภทหนึ่งโดยไม่คัดลอกข้อมูล
tensorflow::ops::BroadcastDynamicShape	ส่งคืนรูปร่างของ s0 op s1 พร้อมการกระจายสัญญาณ
tensorflow::ops::BroadcastTo	กระจายอาร์เรย์เพื่อให้ได้รูปร่างที่เข้ากันได้
tensorflow::ops::Bucketize	แบ่งข้อมูลขาเข้าออกเป็นกลุ่มตามขอบเขตที่กำหนด
tensorflow::ops::Cast	แปลง x ที่มีชนิดข้อมูล SrcT เป็น y ที่มีชนิดข้อมูล DstT
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: ซีล	ส่งคืนค่าจำนวนเต็มที่เล็กที่สุดในแต่ละองค์ประกอบซึ่งไม่น้อยกว่า x
tensorflow::ops::CheckNumerics	ตรวจสอบเทนเซอร์เพื่อหาค่า NaN และ Inf
tensorflow::ops::ClipByValue	จำกัดค่าเทนเซอร์ให้อยู่ภายในค่าต่ำสุดและสูงสุดที่กำหนดไว้
tensorflow::ops::CombinedNonMaxSuppression	เลือกกลุ่มย่อยของกรอบล้อมรอบโดยเรียงลำดับจากคะแนนมากที่สุดไปน้อยที่สุดอย่างโลภ (Greeding selects)
tensorflow::ops::CompareAndBitpack	เปรียบเทียบค่า input กับ threshold และบรรจุบิตที่ได้ลงใน uint8
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: คอมเพล็กซ์	แปลงจำนวนจริงสองจำนวนให้เป็นจำนวนเชิงซ้อน
tensorflow::ops::ComplexAbs	คำนวณค่าสัมบูรณ์เชิงซ้อนของเทนเซอร์
tensorflow::ops::ComputeAccidentalHits	คำนวณหา ID ของตำแหน่งใน sampled_candidates ที่ตรงกับ true_labels
tensorflow::ops::Concat	ต่อเทนเซอร์เข้าด้วยกันตามมิติเดียว
tensorflow::ops::ConditionalAccumulator	ตัวสะสมแบบมีเงื่อนไขสำหรับการรวมค่าความชัน
tensorflow::ops::Conj	ส่งคืนค่าสังยุคเชิงซ้อนของจำนวนเชิงซ้อน
tensorflow::ops::ConjugateTranspose	สลับมิติของ x ตามการเรียงสับเปลี่ยน แล้วหาค่าสังยุคของผลลัพธ์
tensorflow::ops::ControlTrigger	ไม่มีผลอะไรเลย
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: คอนโวลูชัน2ดี	คำนวณคอนโวลูชัน 2 มิติ โดยใช้ input และเทนเซอร์ filter 4 มิติ
tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter	คำนวณค่าเกรเดียนต์ของการคอนโวลูชันเทียบกับตัวกรอง
tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput	คำนวณค่าเกรเดียนต์ของการคอนโวลูชันเทียบกับอินพุต
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: คอนโวลูชัน3D	คำนวณคอนโวลูชัน 3 มิติ โดยใช้ input และเทนเซอร์ filter 5 มิติ
tensorflow::ops::Conv3DBackpropFilterV2	คำนวณค่าเกรเดียนต์ของการคอนโวลูชัน 3 มิติเทียบกับตัวกรอง
tensorflow::ops::Conv3DBackpropInputV2	คำนวณค่าเกรเดียนต์ของการคอนโวลูชัน 3 มิติเทียบกับอินพุต
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: คอส	คำนวณค่า cos ของ x ทีละองค์ประกอบ
เทนเซอร์โฟลว์::ออปส์::คอช	คำนวณค่าโคไซน์ไฮเปอร์โบลิกของ x ทีละองค์ประกอบ
tensorflow::ops::CountUpTo	เพิ่มค่า 'ref' ไปเรื่อยๆ จนกว่าจะถึงค่า 'limit'
tensorflow::ops::CropAndResize	แยกส่วนต่างๆ จากเทนเซอร์ภาพอินพุตและปรับขนาดส่วนเหล่านั้น
tensorflow::ops::CropAndResizeGradBoxes	คำนวณเกรเดียนต์ของตัวดำเนินการ crop_and_resize เทียบกับเทนเซอร์กล่องอินพุต
tensorflow::ops::CropAndResizeGradImage	คำนวณเกรเดียนต์ของตัวดำเนินการ crop_and_resize เทียบกับเทนเซอร์ภาพอินพุต
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: ครอส	คำนวณผลคูณไขว้แบบคู่
tensorflow::ops::Cumprod	คำนวณผลคูณสะสมของเทนเซอร์ x ตาม axis y
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: คัมซัม	คำนวณผลรวมสะสมของเทนเซอร์ x ตาม axis y
tensorflow::ops::DataFormatDimMap	ส่งคืนดัชนีมิติในรูปแบบข้อมูลปลายทาง โดยพิจารณาจากดัชนีที่ป้อนเข้ามา
tensorflow::ops::DataFormatVecPermute	ส่งคืนเวกเตอร์/เทนเซอร์ที่สลับตำแหน่งแล้วในรูปแบบข้อมูลปลายทางที่กำหนดให้
tensorflow::ops::DebugGradientIdentity	ตัวดำเนินการระบุ ตัวตน สำหรับการดีบักการไล่ระดับสี
tensorflow::ops::DebugGradientRefIdentity	ตัวดำเนินการระบุ ตัวตน สำหรับการดีบักการไล่ระดับสี
tensorflow::ops::DecodeAndCropJpeg	ถอดรหัสและครอบตัดภาพที่เข้ารหัส JPEG ให้เป็นเทนเซอร์ uint8
tensorflow::ops::DecodeBase64	ถอดรหัสสตริงที่เข้ารหัสแบบ base64 ซึ่งปลอดภัยสำหรับเว็บ
tensorflow::ops::DecodeBmp	ถอดรหัสเฟรมแรกของภาพที่เข้ารหัสแบบ BMP ไปเป็นเทนเซอร์ uint8
tensorflow::ops::DecodeCSV	แปลงข้อมูล CSV เป็นเทนเซอร์
tensorflow::ops::DecodeCompressed	คลายการบีบอัดสตริง
tensorflow::ops::DecodeGif	ถอดรหัสเฟรมของภาพที่เข้ารหัสแบบ GIF ไปเป็นเทนเซอร์ uint8
tensorflow::ops::DecodeJSONExample	แปลงข้อมูลตัวอย่างที่เข้ารหัส JSON เป็นสตริงโปรโตคอลบัฟเฟอร์แบบไบนารี
tensorflow::ops::DecodeJpeg	ถอดรหัสภาพที่เข้ารหัส JPEG ไปเป็นเทนเซอร์ uint8
tensorflow::ops::DecodePaddedRaw	แปลงไบต์ของสตริงให้เป็นเวกเตอร์ของตัวเลข
tensorflow::ops::DecodePng	ถอดรหัสภาพที่เข้ารหัส PNG ไปเป็นเทนเซอร์ uint8 หรือ uint16
tensorflow::ops::DecodeRaw	แปลงไบต์ของสตริงให้เป็นเวกเตอร์ของตัวเลข
tensorflow::ops::DeepCopy	สร้างสำเนาของ x
tensorflow::ops::DeleteSessionTensor	ลบเทนเซอร์ที่ระบุด้วยแฮนเดิลในเซสชันนั้น
tensorflow::ops::DepthToSpace	ฟังก์ชัน DepthToSpace สำหรับเทนเซอร์ประเภท T
tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNative	คำนวณการคอนโวลูชันเชิงลึกแบบ 2 มิติ โดยใช้ input และเทนเซอร์ filter แบบ 4 มิติ
tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter	คำนวณค่าเกรเดียนต์ของการคอนโวลูชันเชิงลึกเทียบกับตัวกรอง
tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNativeBackpropInput	คำนวณค่าเกรเดียนต์ของการคอนโวลูชันเชิงลึกเทียบกับอินพุต
tensorflow::ops::Dequantize	แปลง เทนเซอร์ 'อินพุต' ให้เป็น เทนเซอร์ แบบ float
tensorflow::ops::DeserializeManySparse	แปลงข้อมูล SparseTensors จากมินิแบทช์ที่ถูกแปลงเป็นรูปแบบอนุกรมแล้ว มาเชื่อมต่อเข้าด้วยกัน
tensorflow::ops::DeserializeSparse	แปลงข้อมูลออบเจ็กต์ SparseTensor เป็นอ็อบเจ็กต์อื่น
tensorflow::ops::DestroyTemporaryVariable	ทำลายตัวแปรชั่วคราวและส่งคืนค่าสุดท้ายของตัวแปรนั้น
tensorflow:: ops:: Diag	ส่งคืนเทนเซอร์แนวทแยงที่มีค่าแนวทแยงที่กำหนดให้
tensorflow::ops::DiagPart	ส่งคืนค่าส่วนที่เป็นแนวทแยงของเทนเซอร์
เทนเซอร์โฟลว์::ออปส์::ไดแกมมา	คำนวณค่า Psi ซึ่งเป็นอนุพันธ์ของ Lgamma (ลอการิทึมของค่าสัมบูรณ์ของ)
เทนเซอร์โฟลว์::ออปส์::ไดเลชัน2D	คำนวณการขยายระดับสีเทาของ input 4 มิติและเทนเซอร์ filter 3 มิติ
tensorflow::ops::Dilation2DBackpropFilter	คำนวณค่าความชันของการขยายภาพ 2 มิติเชิงสัณฐานวิทยาโดยสัมพันธ์กับตัวกรอง
tensorflow::ops::Dilation2DBackpropInput	คำนวณค่าความชันของการขยายตัวเชิงสัณฐานวิทยาแบบ 2 มิติ เทียบกับข้อมูลป้อนเข้า
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: ดิฟ	ส่งคืนค่า x / y ทีละองค์ประกอบ
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: ดิฟโนแนน	ส่งคืนค่า 0 หากตัวหารเป็นศูนย์
tensorflow::ops::DrawBoundingBoxes	วาดกรอบสี่เหลี่ยมล้อมรอบรูปภาพหลายภาพ
tensorflow::ops::DrawBoundingBoxesV2	วาดกรอบสี่เหลี่ยมล้อมรอบรูปภาพหลายภาพ
tensorflow::ops::DynamicPartition	แบ่ง data ออกเป็นเทนเซอร์ num_partitions โดยใช้ดัชนีจาก partitions
tensorflow::ops::DynamicStitch	นำค่าจากเทนเซอร์ data มาผสานรวมไว้ในเทนเซอร์เดียว
tensorflow::ops::EditDistance	คำนวณระยะทางแก้ไขแบบ Levenshtein (ซึ่งอาจมีการปรับให้เป็นมาตรฐานแล้ว)
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: อีลู	คำนวณค่าเชิงเส้นเลขชี้กำลัง: exp(features) - 1 ถ้า < 0, features อื่นๆ
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: ว่างเปล่า	สร้างเทนเซอร์ที่มีรูปร่างตามที่กำหนดให้
tensorflow::ops::EncodeBase64	เข้ารหัสข้อความให้อยู่ในรูปแบบ base64 ที่ปลอดภัยสำหรับเว็บ
tensorflow::ops::EncodeJpeg	เข้ารหัสภาพเป็นไฟล์ JPEG
tensorflow::ops::EncodeJpegVariableQuality	เข้ารหัสภาพอินพุตเป็นไฟล์ JPEG ด้วยคุณภาพการบีบอัดที่กำหนดไว้
tensorflow::ops::EncodePng	แปลงภาพเป็นไฟล์ PNG
tensorflow::ops::EnsureShape	ช่วยให้มั่นใจได้ว่ารูปร่างของเทนเซอร์ตรงกับรูปร่างที่คาดหวังไว้
tensorflow:: ops:: Equal	ส่งคืนค่าความจริงของ (x == y) ทีละองค์ประกอบ
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: เอิร์ฟ	คำนวณฟังก์ชันความคลาดเคลื่อนของเกาส์ของแต่ละองค์ประกอบ x
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: เออร์เอฟซี	คำนวณฟังก์ชันข้อผิดพลาดเสริมขององค์ประกอบ x ทีละตัว
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: เออร์ฟินฟ์	สิ่งที่ต้องทำ: เพิ่มเอกสาร
tensorflow::ops::EuclideanNorm	คำนวณค่ามาตรฐานยุคลิดขององค์ประกอบต่างๆ ในมิติของเทนเซอร์
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: เอ็กซ์พี	คำนวณค่าเลขชี้กำลังของ x ทีละองค์ประกอบ
tensorflow::ops::ExpandDims	เพิ่มมิติ 1 เข้าไปในรูปร่างของเทนเซอร์
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: เอ็กซ์พีเอ็ม1	คำนวณ exp(x) - 1 แบบทีละองค์ประกอบ
tensorflow::ops::ExtractGlimpse	ดึงข้อมูลบางส่วนจากเทนเซอร์อินพุต
tensorflow::ops::ExtractImagePatches	แยก patches จาก images และนำไปใส่ในมิติเอาต์พุต "ความลึก"
tensorflow::ops::ExtractJpegShape	ดึงข้อมูลรูปร่างจากภาพที่เข้ารหัส JPEG
tensorflow::ops::ExtractVolumePatches	แยก patches ย่อยจาก input และนำไปใส่ในมิติเอาต์พุต "ความลึก"
tensorflow::ops::FIFOQueue	คิวที่สร้างองค์ประกอบตามลำดับเข้าก่อนออกก่อน (first-in first-out)
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: ข้อเท็จจริง	แสดง ข้อเท็จจริงเกี่ยวกับแฟกทอเรียล
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxArgs	ทำการสร้างควอนไทซ์ปลอมให้กับเทนเซอร์ 'อินพุต' โดยกำหนดประเภทข้อมูลเป็น float สำหรับเทนเซอร์ 'เอาต์พุต' ที่มีประเภทข้อมูลเดียวกัน
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	คำนวณค่าเกรเดียนต์สำหรับการดำเนินการ FakeQuantWithMinMaxArgs
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVars	ทำควอนไทซ์ปลอมให้กับเทนเซอร์ 'อินพุต' ชนิด float โดยใช้ค่าสเกลาร์ float ทั่วโลก min
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsGradient	คำนวณค่าเกรเดียนต์สำหรับการดำเนินการ FakeQuantWithMinMaxVars
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	ทำการควอนไทซ์ปลอมให้กับเทนเซอร์ 'อินพุต' ประเภท float และรูปร่างหนึ่ง: [d] ,.
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient	คำนวณค่าเกรเดียนต์สำหรับการดำเนินการ FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel
tensorflow::ops::Fill	สร้างเทนเซอร์ที่บรรจุด้วยค่าสเกลาร์
tensorflow:: ops:: ลายนิ้วมือ	สร้างค่าลายนิ้วมือ
tensorflow::ops::FixedLengthRecordReader	โปรแกรมอ่านไฟล์ที่ส่งออกข้อมูลความยาวคงที่จากไฟล์
tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler	สร้างป้ายกำกับสำหรับการสุ่มตัวอย่างผู้สมัครโดยใช้การแจกแจงแบบยูนิแกรมที่เรียนรู้มา
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: ฟลอร์	ส่งคืนค่าจำนวนเต็มที่มากที่สุดในแต่ละองค์ประกอบซึ่งไม่มากกว่า x
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: ฟลอร์ดิฟ	ส่งคืนค่า x // y ทีละองค์ประกอบ
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: ฟลอร์มอด	ส่งคืนค่าเศษเหลือจากการหารแบบแยกตามแต่ละองค์ประกอบ
tensorflow::ops::FractionalAvgPool	ทำการรวมค่าเฉลี่ยแบบเศษส่วนบนข้อมูลป้อนเข้า
tensorflow::ops::FractionalMaxPool	ทำการรวมค่าสูงสุดแบบเศษส่วน (Fractional max pooling) กับข้อมูลอินพุต
tensorflow::ops::FusedBatchNorm	การปรับค่ามาตรฐานแบบกลุ่ม (Batch normalization)
tensorflow::ops::FusedBatchNormGrad	ค่าความชันสำหรับการปรับมาตรฐานแบบกลุ่ม (Batch Normalization)
tensorflow::ops::FusedBatchNormGradV2	ค่าความชันสำหรับการปรับมาตรฐานแบบกลุ่ม (Batch Normalization)
tensorflow::ops::FusedBatchNormGradV3	ค่าความชันสำหรับการปรับมาตรฐานแบบกลุ่ม (Batch Normalization)
tensorflow::ops::FusedBatchNormV2	การปรับค่ามาตรฐานแบบกลุ่ม (Batch normalization)
tensorflow::ops::FusedBatchNormV3	การปรับค่ามาตรฐานแบบกลุ่ม (Batch normalization)
tensorflow::ops::FusedPadConv2D	ทำการเพิ่มค่าว่าง (padding) เป็นขั้นตอนเตรียมการก่อนการคำนวณแบบคอนโวลูชัน
tensorflow::ops::FusedResizeAndPadConv2D	ทำการปรับขนาดและเพิ่มขอบเป็นขั้นตอนเตรียมการก่อนการคำนวณแบบคอนโวลูชัน
tensorflow::ops::Gather	รวบรวม ส่วนต่างๆ จาก params ตาม indices
tensorflow::ops::GatherNd	รวบรวม ส่วนต่างๆ จาก params เข้าไว้ใน เทนเซอร์ ที่มีรูปร่างตามที่ระบุโดย indices
เทนเซอร์โฟลว์::ออปส์::แกเธอร์วี2	รวบรวม ส่วนต่างๆ จาก axis params ตาม indices
tensorflow::ops::GetSessionHandle	จัดเก็บเทนเซอร์อินพุตไว้ในสถานะของเซสชันปัจจุบัน
tensorflow::ops::GetSessionHandleV2	จัดเก็บเทนเซอร์อินพุตไว้ในสถานะของเซสชันปัจจุบัน
tensorflow::ops::GetSessionTensor	รับค่าของเทนเซอร์ที่ระบุโดยแฮนเดิลของมัน
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: เกรทเทอร์	ส่งคืนค่าความจริงของ (x > y) ทีละองค์ประกอบ
tensorflow::ops::GreaterEqual	ส่งคืนค่าความจริงของ (x >= y) ทีละองค์ประกอบ
tensorflow::ops::GuaranteeConst	รับประกันแก่รันไทม์ TF ว่าเทนเซอร์อินพุตเป็นค่าคงที่
tensorflow:: ops:: HSVToRGB	แปลงภาพหนึ่งภาพหรือมากกว่าจากระบบสี HSV เป็นระบบสี RGB
tensorflow::ops::HistogramFixedWidth	ส่งคืนฮิสโตแกรมของค่าต่างๆ
tensorflow::ops::HistogramSummary	ส่งออก Summary โปรโตคอลบัฟเฟอร์พร้อมฮิสโตแกรม
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: เอกลักษณ์	ส่งคืนเทนเซอร์ที่มีรูปร่างและเนื้อหาเหมือนกับเทนเซอร์หรือค่าที่ป้อนเข้ามา
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: เอกลักษณ์เอ็น	ส่งคืนลิสต์ของเทนเซอร์ที่มีรูปร่างและเนื้อหาเหมือนกับข้อมูลที่ป้อนเข้ามา
tensorflow::ops::IdentityReader	โปรแกรมอ่านข้อมูลที่แสดงผลงานที่อยู่ในคิวออกมาทั้งในรูปแบบคีย์และค่า
เทนเซอร์โฟลว์::ออปส์::อิแกมมา	คำนวณฟังก์ชันแกมมาไม่สมบูรณ์แบบปรับค่าล่าง P(a, x)
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: อิแกมแมค	คำนวณฟังก์ชันแกมมาไม่สมบูรณ์แบบปรับค่าบน Q(a, x)
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: อิมเมจ	ส่งคืนค่าส่วนจินตนาการของจำนวนเชิงซ้อน
tensorflow::ops::ImmutableConst	ส่งคืนเทนเซอร์ที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้จากพื้นที่หน่วยความจำ
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: อินท็อปเค	ระบุว่าเป้าหมายเหล่านั้นอยู่ในกลุ่มการคาดการณ์ K อันดับแรกหรือไม่
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: อินท็อปเควี2	ระบุว่าเป้าหมายเหล่านั้นอยู่ในกลุ่มการคาดการณ์ K อันดับแรกหรือไม่
tensorflow::ops::InplaceAdd	เพิ่มค่า v ลงในแถวที่ระบุของค่า x
tensorflow::ops::InplaceSub	ลบค่า v ออกจากแถวที่ระบุของ x
เทนเซอร์โฟลว์ :: ops :: InplaceUpdate	อัปเดตแถวที่ระบุด้วยค่าใน v
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: อินแวว	คำนวณค่าผกผันของ x ทีละองค์ประกอบ
tensorflow::ops::InvertPermutation	คำนวณการเรียงสับเปลี่ยนผกผันของเทนเซอร์
tensorflow::ops::IsFinite	คืนค่าองค์ประกอบใดบ้างของ x ที่เป็นจำนวนจำกัด
tensorflow::ops::IsInf	คืนค่าองค์ประกอบใดของ x ที่เป็น Inf
tensorflow::ops::IsNan	คืนค่าองค์ประกอบใดของ x ที่เป็น NaN
tensorflow::ops::IsVariableInitialized	ตรวจสอบว่าเทนเซอร์ได้รับการเริ่มต้นใช้งานแล้วหรือไม่
tensorflow::ops::L2Loss	การสูญเสีย L2
tensorflow::ops::LMDBReader	โปรแกรมอ่านข้อมูลที่แสดงผลข้อมูลจากไฟล์ LMDB
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: LRN	การปรับค่าการตอบสนองในระดับท้องถิ่นให้เป็นมาตรฐาน
tensorflow::ops::LearnedUnigramCandidateSampler	สร้างป้ายกำกับสำหรับการสุ่มตัวอย่างผู้สมัครโดยใช้การแจกแจงแบบยูนิแกรมที่เรียนรู้มา
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: น้อยกว่า	ส่งคืนค่าความจริงของ (x < y) ทีละองค์ประกอบ
tensorflow::ops::LessEqual	ส่งคืนค่าความจริงของ (x <= y) ทีละองค์ประกอบ
เทนเซอร์โฟลว์::ออปส์::แอลแกมมา	คำนวณค่าลอการิทึมของค่าสัมบูรณ์ของ Gamma(x) แบบรายองค์ประกอบ
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: ลินสเปซ	สร้างค่าในช่วงเวลาที่กำหนด
tensorflow:: ops:: Log	คำนวณค่าลอการิทึมธรรมชาติของ x ทีละองค์ประกอบ
tensorflow::ops::Log1p	คำนวณลอการิทึมธรรมชาติของ (1 + x) แบบทีละองค์ประกอบ
tensorflow::ops::LogSoftmax	คำนวณค่าการเปิดใช้งานซอฟต์แม็กซ์แบบลอการิทึม
tensorflow::ops::LogUniformCandidateSampler	สร้างป้ายกำกับสำหรับการสุ่มตัวอย่างผู้สมัครด้วยการแจกแจงแบบลอการิทึมสม่ำเสมอ
tensorflow::ops::LogicalAnd	ส่งคืนค่าความจริงของ x และ y แบบทีละองค์ประกอบ
tensorflow::ops::LogicalNot	ส่งคืนค่าความจริงของ NOT x แบบทีละองค์ประกอบ
tensorflow::ops::LogicalOr	ส่งคืนค่าความจริงของ x หรือ y แบบทีละองค์ประกอบ
tensorflow::ops::LoopCond	ส่งต่อข้อมูลขาเข้าไปยังข้อมูลขาออก
tensorflow::ops::MapClear	คำสั่ง Op จะลบองค์ประกอบทั้งหมดในคอนเทนเนอร์พื้นฐาน
tensorflow::ops::MapIncompleteSize	Op จะส่งคืนจำนวนองค์ประกอบที่ไม่สมบูรณ์ในคอนเทนเนอร์พื้นฐาน
tensorflow::ops::MapPeek	Op จะแสดงค่าต่างๆ ที่คีย์ที่ระบุ
tensorflow::ops::MapSize	Op จะส่งคืนจำนวนองค์ประกอบในคอนเทนเนอร์พื้นฐาน
tensorflow::ops::MapStage	จัดเก็บสเตจ (คีย์, ค่า) ไว้ในคอนเทนเนอร์พื้นฐานซึ่งทำงานคล้ายกับแฮชเทเบิล
tensorflow::ops::MapUnstage	Op จะลบและส่งคืนค่าที่เกี่ยวข้องกับคีย์นั้น
tensorflow::ops::MapUnstageNoKey	ฟังก์ชันนี้จะลบและส่งคืนค่าสุ่ม (คีย์, ค่า)
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: แมทมัล	คูณเมท ริกซ์ "a" ด้วยเมทริกซ์ "b"
tensorflow::ops::MatchingFiles	ส่งคืนชุดไฟล์ที่ตรงกับรูปแบบ glob อย่างน้อยหนึ่งรูปแบบ
tensorflow::ops::MatrixBandPart	คัดลอกค่าเทนเซอร์ที่กำหนดค่าทุกอย่างที่อยู่นอกแถบตรงกลางในแต่ละเมทริกซ์ชั้นในสุด
tensorflow::ops::MatrixDiag	ส่งคืนเทนเซอร์แนวทแยงแบบกลุ่มที่มีค่าแนวทแยงแบบกลุ่มที่กำหนดให้
tensorflow::ops::MatrixDiagPart	ส่งคืนส่วนแนวทแยงมุมแบบกลุ่มของเทนเซอร์แบบกลุ่ม
tensorflow::ops::MatrixDiagPartV2	ส่งคืนส่วนแนวทแยงมุมแบบกลุ่มของเทนเซอร์แบบกลุ่ม
tensorflow::ops::MatrixDiagV2	ส่งคืนเทนเซอร์แนวทแยงแบบกลุ่มที่มีค่าแนวทแยงแบบกลุ่มที่กำหนดให้
tensorflow::ops::MatrixSetDiag	ส่งคืนเทนเซอร์เมทริกซ์แบบกลุ่มที่มีค่าแนวทแยงมุมแบบกลุ่มใหม่
tensorflow::ops::MatrixSetDiagV2	ส่งคืนเทนเซอร์เมทริกซ์แบบกลุ่มที่มีค่าแนวทแยงมุมแบบกลุ่มใหม่
เทนเซอร์โฟลว์::ออปส์::แม็กซ์	คำนวณค่าสูงสุดขององค์ประกอบในแต่ละมิติของเทนเซอร์
tensorflow::ops::MaxPool	ทำการรวมค่าสูงสุด (max pooling) กับข้อมูลอินพุต
tensorflow::ops::MaxPool3D	ทำการรวมข้อมูลแบบ 3D max pooling กับข้อมูลอินพุต
tensorflow::ops::MaxPool3DGrad	คำนวณค่าเกรเดียนต์ของฟังก์ชัน max pooling
tensorflow::ops::MaxPool3DGradGrad	คำนวณค่าเกรเดียนต์อันดับสองของฟังก์ชันแม็กซ์พูลลิ่ง
tensorflow::ops::MaxPoolGradGrad	คำนวณค่าเกรเดียนต์อันดับสองของฟังก์ชันแม็กซ์พูลลิ่ง
tensorflow::ops::MaxPoolGradGradV2	คำนวณค่าเกรเดียนต์อันดับสองของฟังก์ชันแม็กซ์พูลลิ่ง
tensorflow::ops::MaxPoolGradGradWithArgmax	คำนวณค่าเกรเดียนต์อันดับสองของฟังก์ชันแม็กซ์พูลลิ่ง
tensorflow::ops::MaxPoolGradV2	คำนวณค่าเกรเดียนต์ของฟังก์ชันแม็กซ์พูลลิ่ง
เทนเซอร์โฟลว์::ออปส์::แม็กซ์พูลV2	ทำการรวมค่าสูงสุด (max pooling) กับข้อมูลอินพุต
tensorflow::ops::MaxPoolWithArgmax	ทำการค้นหาค่าสูงสุดโดยใช้เทคนิค Max Pooling กับข้อมูลอินพุต และส่งออกทั้งค่าสูงสุดและดัชนี
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: สูงสุด	ส่งคืนค่าสูงสุดของ x และ y (เช่น
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: มีน	คำนวณค่าเฉลี่ยขององค์ประกอบในแต่ละมิติของเทนเซอร์
tensorflow:: ops:: Merge	ส่งต่อค่าของเทนเซอร์ที่มีอยู่จาก inputs ไปยัง output
tensorflow::ops::MergeSummary	สรุปการรวมข้อมูล
tensorflow::ops::MergeV2Checkpoints	รูปแบบ V2 เฉพาะ: รวมไฟล์เมตาเดตาของจุดตรวจสอบที่แบ่งส่วนไว้
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: มิน	คำนวณค่าต่ำสุดขององค์ประกอบในแต่ละมิติของเทนเซอร์
tensorflow:: ops:: ขั้นต่ำ	ส่งคืนค่าต่ำสุดของ x และ y (เช่น
tensorflow::ops::MirrorPad	เพิ่มค่าสะท้อนให้กับเทนเซอร์
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: ม็อด	ส่งคืนค่าเศษเหลือจากการหารแบบแยกตามแต่ละองค์ประกอบ
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: มัลโนแนน	ส่งคืนค่า x * y ทีละองค์ประกอบ
tensorflow::ops::Multinomial	สุ่มตัวอย่างจาก1การแจกแจงแบบพหุนาม
tensorflow::ops::คูณ	ส่งคืนค่า x * y ทีละองค์ประกอบ
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: เอ็นดีทีอาร์	สิ่งที่ต้องทำ: เพิ่มเอกสาร
tensorflow::ops::Negate	คำนวณค่าลบเชิงตัวเลขแบบทีละองค์ประกอบ
tensorflow::ops::NextAfter	ส่งคืนค่าที่สามารถแสดงได้ถัดไปของ x1 ในทิศทางของ x2 ทีละองค์ประกอบ
tensorflow::ops::NextIteration	ทำให้ข้อมูลที่ป้อนเข้าไปพร้อมใช้งานสำหรับรอบถัดไป
tensorflow:: ops:: NoOp	ไม่มีผลอะไรเลย
tensorflow::ops::NonMaxSuppression	เลือกกลุ่มย่อยของกรอบล้อมรอบโดยเรียงลำดับจากคะแนนมากที่สุดไปน้อยที่สุดอย่างโลภ (Greeding selects)
tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV2	เลือกกลุ่มย่อยของกรอบล้อมรอบโดยเรียงลำดับจากคะแนนมากที่สุดไปน้อยที่สุดอย่างโลภ (Greeding selects)
tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV3	เลือกกลุ่มย่อยของกรอบล้อมรอบโดยเรียงลำดับจากคะแนนมากที่สุดไปน้อยที่สุดอย่างโลภ (Greeding selects)
tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV4	เลือกกลุ่มย่อยของกรอบล้อมรอบโดยเรียงลำดับจากคะแนนมากที่สุดไปน้อยที่สุดอย่างโลภ (Greeding selects)
tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV5	เลือกกลุ่มย่อยของกรอบล้อมรอบโดยเรียงลำดับจากคะแนนมากที่สุดไปน้อยที่สุดอย่างโลภ (Greeding selects)
tensorflow::ops::NonMaxSuppressionWithOverlaps	เลือกกลุ่มย่อยของกรอบล้อมรอบโดยเรียงลำดับจากคะแนนมากที่สุดไปน้อยที่สุดอย่างโลภ (Greeding selects)
tensorflow::ops::NotEqual	ส่งคืนค่าความจริงของ (x != y) ทีละองค์ประกอบ
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: เอ็นทีเอเลเมนต์	ค้นหาค่าสถิติอันดับที่ n สำหรับมิติสุดท้าย
เทนเซอร์โฟลว์::ออปส์::วันฮอต	ส่งคืนเทนเซอร์แบบวันฮอต (one-hot tensor)
tensorflow::ops::OnesLike	ส่งคืนเทนเซอร์ที่มีค่าเป็นหนึ่งทั้งหมด โดยมีรูปร่างและประเภทเดียวกับ x
tensorflow::ops::OrderedMapClear	คำสั่ง Op จะลบองค์ประกอบทั้งหมดในคอนเทนเนอร์พื้นฐาน
tensorflow::ops::OrderedMapIncompleteSize	Op จะส่งคืนจำนวนองค์ประกอบที่ไม่สมบูรณ์ในคอนเทนเนอร์พื้นฐาน
tensorflow::ops::OrderedMapPeek	Op จะแสดงค่าต่างๆ ที่คีย์ที่ระบุ
tensorflow::ops::OrderedMapSize	Op จะส่งคืนจำนวนองค์ประกอบในคอนเทนเนอร์พื้นฐาน
tensorflow::ops::OrderedMapStage	ขั้นตอน (คีย์, ค่า) ในคอนเทนเนอร์พื้นฐานซึ่งทำงานเหมือนการเรียงลำดับ
tensorflow::ops::OrderedMapUnstage	Op จะลบและส่งคืนค่าที่เกี่ยวข้องกับคีย์นั้น
tensorflow::ops::OrderedMapUnstageNoKey	Op จะลบและส่งคืนองค์ประกอบ (คีย์, ค่า) ที่มีค่าน้อยที่สุด
เทนเซอร์โฟลว์::ออปส์::แพด	เติมค่าศูนย์ลงในเทนเซอร์
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: แพดวี2	แผ่นรองเทนเซอร์
tensorflow::ops::PaddingFIFOQueue	คิวที่สร้างองค์ประกอบตามลำดับเข้าก่อนออกก่อน (first-in first-out)
tensorflow::ops::ParallelConcat	ทำการต่อรายการเทนเซอร์จำนวน N ตัวเข้าด้วยกันตามมิติแรก
tensorflow::ops::ParallelDynamicStitch	นำค่าจากเทนเซอร์ data มาผสานรวมไว้ในเทนเซอร์เดียว
tensorflow::ops::ParameterizedTruncatedNormal	ส่งคืนค่าสุ่มจาก1การแจกแจงแบบปกติ
tensorflow::ops::ParseExample	แปลงเวกเตอร์ของโปรโตไทป์ตัวอย่างสมอง (ในรูปแบบสตริง) ให้เป็นเทนเซอร์แบบมีประเภท
tensorflow::ops::ParseExampleV2	แปลงเวกเตอร์ของโปรโต tf.Example (ในรูปแบบสตริง) ให้เป็นเทนเซอร์แบบมีประเภท
tensorflow::ops::ParseSequenceExample	แปลงเวกเตอร์ของโปรโต brain.SequenceExample (ในรูปแบบสตริง) ให้เป็นเทนเซอร์แบบมีประเภท
tensorflow::ops::ParseSequenceExampleV2	แปลงเวกเตอร์ของโปรโต tf.io.SequenceExample (ในรูปแบบสตริง) ให้เป็นเทนเซอร์แบบมีประเภท
tensorflow::ops::ParseSingleExample	แปลงโปรโต tf.Example (ในรูปแบบสตริง) ให้เป็นเทนเซอร์แบบมีประเภท
tensorflow::ops::ParseSingleSequenceExample	แปลงโปรโต brain.SequenceExample แบบสเกลาร์ (ในรูปแบบสตริง) ให้เป็นเทนเซอร์แบบมีประเภท
tensorflow::ops::ParseTensor	แปลง proto ของ tensorflow.TensorProto ที่ถูกทำให้เป็นอนุกรมแล้ว ให้เป็น Tensor
tensorflow:: ops:: ตัวยึดตำแหน่ง	ตัวแทนค่าที่จะใช้ในการคำนวณ
tensorflow::ops::PlaceholderWithDefault	ตัวดำเนินการตัวแทนที่ส่งผ่าน input เมื่อไม่มีการป้อนเอาต์พุต
เทนเซอร์โฟลว์::ออปส์::โพลีแกมมา	คำนวณฟังก์ชันโพลีแกมมา \(^{(n)}(x)\).
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: พอว์	คำนวณค่ากำลังของค่าหนึ่งเทียบกับอีกค่าหนึ่ง
tensorflow::ops::PreventGradient	ตัวดำเนินการระบุตัวตนที่จะทำให้เกิดข้อผิดพลาดหากมีการร้องขอการไล่ระดับสี
tensorflow::ops::Print	แสดงรายการเทนเซอร์
tensorflow::ops::PrintV2	พิมพ์สตริงแบบสเกลาร์
tensorflow::ops::PriorityQueue	คิวที่สร้างองค์ประกอบโดยเรียงลำดับตามค่าขององค์ประกอบตัวแรก
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: โปรด	คำนวณผลคูณขององค์ประกอบต่างๆ ในมิติของเทนเซอร์
tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2	ทำการแปลงเทนเซอร์ให้เป็นค่าควอนตัมแล้วแปลงกลับเป็นค่าดีควอนตัม
tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV3	ทำการแปลงเทนเซอร์ให้เป็นค่าควอนตัมแล้วแปลงกลับเป็นค่าดีควอนตัม
tensorflow::ops::QuantizeDownAndShrinkRange	แปลงเทนเซอร์ 'อินพุต' ที่ถูกควอนไทซ์แล้ว ให้เป็น 'เอาต์พุต' ที่มีความแม่นยำต่ำกว่า โดยใช้...
tensorflow::ops::QuantizeV2	แปลงเทนเซอร์ 'อินพุต' ชนิด float ให้เป็นเทนเซอร์ 'เอาต์พุต' ชนิด 'T'
tensorflow::ops::QuantizedAdd	ส่งคืนค่า x + y ทีละองค์ประกอบ โดยทำงานกับบัฟเฟอร์แบบควอนไทซ์
tensorflow::ops::QuantizedAvgPool	สร้างพูลเฉลี่ยของเทนเซอร์อินพุตสำหรับประเภทควอนไทซ์
tensorflow::ops::QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization	การปรับค่ามาตรฐานแบบกลุ่ม (Quantized Batch normalization)
tensorflow::ops::QuantizedBiasAdd	เพิ่มค่า 'bias' ของ Tensor ให้กับค่า 'input' ของ Tensor สำหรับประเภทข้อมูลแบบ Quantized
tensorflow::ops::QuantizedConcat	ต่อเชื่อมเทนเซอร์แบบควอนตัมเข้าด้วยกันตามมิติเดียว
tensorflow::ops::QuantizedConv2D	คำนวณการคอนโวลูชัน 2 มิติ โดยใช้ข้อมูลอินพุต 4 มิติแบบควอนไทซ์และเทนเซอร์ตัวกรอง
tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm	การทำให้เป็นมาตรฐานของอินสแตนซ์แบบควอนตัม
tensorflow::ops::QuantizedMatMul	ทำการคูณเมทริกซ์ a กับเมทริกซ์ b ในรูปแบบควอนตัม
tensorflow::ops::QuantizedMaxPool	สร้างกลุ่มค่าสูงสุดของเทนเซอร์อินพุตสำหรับประเภทควอนไทซ์
tensorflow::ops::QuantizedMul	ส่งคืนค่า x * y ทีละองค์ประกอบ โดยทำงานกับบัฟเฟอร์แบบควอนไทซ์
tensorflow::ops::QuantizedRelu	คำนวณ Quantized Rectified Linear: max(features, 0)
tensorflow::ops::QuantizedRelu6	คำนวณ Quantized Rectified Linear 6: min(max(features, 0), 6)
tensorflow::ops::QuantizedReluX	คำนวณ Quantized Rectified Linear X: min(max(features, 0), max_value)
tensorflow::ops::QuantizedResizeBilinear	ปรับขนาด images ควอนไทซ์ให้ได้ size ที่ต้องการโดยใช้การประมาณค่าเชิงเส้นคู่แบบควอนไทซ์ (quantized bilinear interpolation)
tensorflow::ops::QueueClose	ปิดคิวที่กำหนดไว้
tensorflow::ops::QueueDequeue	ดึงทูเปิลที่มีเทนเซอร์ตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไปออกจากคิวที่กำหนด
tensorflow::ops::QueueDequeueMany	ดึงทูเปิลจำนวน n รายการ ซึ่งแต่ละรายการประกอบด้วยเทนเซอร์ตั้งแต่หนึ่งรายการขึ้นไป ออกจากคิวที่กำหนด
tensorflow::ops::QueueDequeueUpTo	ดึงทูเปิลจำนวน n รายการ ซึ่งแต่ละรายการประกอบด้วยเทนเซอร์ตั้งแต่หนึ่งรายการขึ้นไป ออกจากคิวที่กำหนด
tensorflow::ops::QueueEnqueue	เพิ่มทูเปิลของเทนเซอร์หนึ่งตัวหรือมากกว่าลงในคิวที่กำหนด
tensorflow::ops::QueueEnqueueMany	เพิ่มทูเปิลศูนย์หรือมากกว่าหนึ่งรายการ ซึ่งแต่ละทูเปิลประกอบด้วยเทนเซอร์หนึ่งตัวขึ้นไป ลงในคิวที่กำหนด
tensorflow::ops::QueueIsClosed	ส่งคืนค่า true หากคิวถูกปิด
tensorflow::ops::QueueIsClosedV2	ส่งคืนค่า true หากคิวถูกปิด
tensorflow::ops::ขนาดคิว	คำนวณจำนวนองค์ประกอบในคิวที่กำหนดให้
tensorflow::ops::RGBToHSV	แปลงภาพหนึ่งภาพหรือมากกว่าจาก RGB เป็น HSV
tensorflow::ops::RandomGamma	ส่งคืนค่าสุ่มจาก1การแจกแจงแกมมา (Gamma distribution) ที่อธิบายโดยตัวแปรอัลฟา (alpha)
tensorflow::ops::RandomNormal	ส่งคืนค่าสุ่มจาก1การแจกแจงแบบปกติ
tensorflow::ops::RandomPoissonV2	ส่งคืนค่าสุ่มจาก1การแจกแจงปัวซง (Poisson distribution) ที่อธิบายโดยอัตรา
tensorflow::ops::RandomShuffle	สุ่มสลับตำแหน่งของเทนเซอร์ตามมิติแรก
tensorflow::ops::RandomShuffleQueue	คิวที่สุ่มลำดับขององค์ประกอบต่างๆ
tensorflow::ops::RandomUniform	ส่งคืนค่าสุ่มจาก1การแจกแจงแบบเอกรูป
tensorflow::ops::RandomUniformInt	ส่งออกจำนวนเต็มสุ่มจากการกระจายแบบเอกรูป
tensorflow::ops::Range	สร้างลำดับตัวเลข
tensorflow::ops::ReadFile	อ่านและแสดงผลเนื้อหาทั้งหมดของไฟล์ที่ระบุชื่อเป็นอินพุต
tensorflow::ops::ReaderNumRecordsProduced	ส่งคืนจำนวนระเบียนที่ Reader นี้สร้างขึ้น
tensorflow::ops::ReaderNumWorkUnitsCompleted	ส่งคืนจำนวนหน่วยงานที่ Reader นี้ประมวลผลเสร็จแล้ว
tensorflow::ops::ReaderRead	ส่งคืนเรคอร์ดถัดไป (คู่คีย์-ค่า) ที่สร้างโดย Reader
tensorflow::ops::ReaderReadUpTo	ส่งคืนคู่ข้อมูล (คีย์, ค่า) สูงสุด num_records ที่สร้างโดย Reader
tensorflow::ops::ReaderReset	คืนค่าโปรแกรมอ่านไฟล์ ให้กลับ สู่สถานะเริ่มต้นที่สะอาดหมดจด
tensorflow::ops::ReaderRestoreState	กู้คืน โปรแกรมอ่านไปยังสถานะที่บันทึกไว้ก่อนหน้านี้
tensorflow::ops::ReaderSerializeState	สร้างเทนเซอร์สตริงที่เข้ารหัสสถานะของผู้อ่าน
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: เรียล	คืนค่าส่วนจริงของจำนวนเชิงซ้อน
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: เรียลดิฟ	ส่งคืนค่า x / y แบบทีละองค์ประกอบสำหรับประเภทข้อมูลจริง
เทนเซอร์โฟลว์:: ออปส์:: รีซิโปรคัล	คำนวณค่าผกผันของ x ทีละองค์ประกอบ
tensorflow::ops::RecordInput	ปล่อยข้อมูลแบบสุ่ม
tensorflow::ops::ReduceJoin	รวม เทนเซอร์ สตริงเข้าด้วยกันตามมิติที่กำหนด
tensorflow::ops::RefNextIteration	ทำให้ข้อมูลที่ป้อนเข้าไปพร้อมใช้งานสำหรับรอบถัดไป
tensorflow::ops::RefSelect	ส่งต่อองค์ประกอบ index ที่ th ของ inputs ไปยัง output
tensorflow::ops::RefSwitch	ส่งต่อ data เทนเซอร์อ้างอิงไปยังพอร์ตเอาต์พุตที่กำหนดโดย pred
tensorflow::ops::RegexFullMatch	ตรวจสอบว่าข้อมูลที่ป้อนตรงกับรูปแบบ regex หรือไม่
tensorflow::ops::RegexReplace	แทนที่รูป pattern ที่ตรงกับนิพจน์ปกติใน input ด้วยสตริงทดแทนที่ให้ไว้ใน rewrite
tensorflow::ops::Relu	คำนวณเส้นตรงที่แก้ไขแล้ว: max(features, 0)
เทนเซอร์โฟลว์::ออปส์::รีลู6	คำนวณ rectified linear 6: min(max(features, 0), 6) .
tensorflow::ops::RequantizationRange	คำนวณช่วงที่ครอบคลุมค่าจริงที่มีอยู่ในเทนเซอร์แบบควอนไทซ์
tensorflow::ops::Requantize	แปลงเทนเซอร์ input ที่ถูกควอนไทซ์แล้วให้เป็น output ที่มีความแม่นยำต่ำกว่า
tensorflow::ops::ResizeArea	ปรับขนาด images ให้ได้ size ที่ต้องการโดยใช้การประมาณค่าแบบพื้นที่ (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	บันทึกเทนเซอร์ในรูปแบบจุดตรวจสอบ V2
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	Computes the mean along segments of a tensor.
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	แปลง SparseTensor ที่มีมินิแบทช์ N ตัว ให้เป็นออบเจ็กต์ Tensor ขนาด [N, 3]
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	ส่งคืนค่าเศษเหลือจากการหารแบบแยกตามแต่ละองค์ประกอบ
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 มีลักษณะคล้ายกับ Dequeue เวอร์ชันน้ำหนักเบา
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 \((x, q)\).

คำจำกัดความประเภท

มุล

Multiply Mul

เนกาทีฟ

Negate Neg

ReduceAll

All ReduceAll

ReduceAny

Any ReduceAny

ReduceMax

Max ReduceMax

ReduceMean

Mean ReduceMean

ReduceMin

Min ReduceMin

ReduceProd

Prod ReduceProd

ReduceSum

Sum ReduceSum

ซับ

Subtract Sub

ฟังก์ชัน

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

คอนสต

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

คอนสต

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

คอนสต

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
)

โหนด

::tensorflow::Node * node() const 

พิสัย

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