Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

tensorflow::ops

Краткое содержание

Типовые определения
`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`

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 не конечными 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 генерации изображений.

Классы
tensorflow::ops::Abort	При вызове этой функции следует вызвать исключение для прерывания процесса.
tensorflow::ops::Abs	Вычисляет абсолютное значение тензора.
tensorflow::ops::AccumulateNV2	Возвращает поэлементную сумму списка тензоров.
tensorflow::ops::AccumulatorApplyGradient	Применяет градиент к заданному аккумулятору.
tensorflow::ops::AccumulatorNumAccumulated	Возвращает количество градиентов, агрегированных в заданных аккумуляторах.
tensorflow::ops::AccumulatorSetGlobalStep	Обновляет значение аккумулятора, присваивая ему новое значение для параметра global_step.
tensorflow::ops::AccumulatorTakeGradient	Извлекает средний градиент в заданном условном аккумуляторе .
tensorflow::ops::Acos	Вычисляет acos(x) поэлементно.
tensorflow::ops::Acosh	Вычисляет обратный гиперболический косинус x поэлементно.
tensorflow::ops::Add	Возвращает x + y поэлементно.
tensorflow::ops::AddManySparseToTensorsMap	Добавьте `N` минимальный пакет `SparseTensor` в `SparseTensorsMap` и верните `N` дескрипторов.
tensorflow::ops::AddN	Сложите все входные тензоры поэлементно.
tensorflow::ops::AddSparseToTensorsMap	Добавьте `SparseTensor` в `SparseTensorsMap` и верните его дескриптор.
tensorflow::ops::AddV2	Возвращает x + y поэлементно.
tensorflow::ops::AdjustContrast	Отрегулируйте контрастность одного или нескольких изображений.
tensorflow::ops::AdjustHue	Отрегулируйте оттенок одного или нескольких изображений.
tensorflow::ops::AdjustSaturation	Отрегулируйте насыщенность одного или нескольких изображений.
tensorflow::ops::All	Вычисляет логическое И элементов по всем измерениям тензора.
tensorflow::ops::AllCandidateSampler	Генерирует метки для выборки кандидатов с использованием обученного распределения униграмм.
tensorflow::ops::Angle	Возвращает аргумент в виде комплексного числа.
tensorflow::ops::Any	Выполняет логическое ИЛИ элементов по всем измерениям тензора.
tensorflow::ops::ApplyAdadelta	Обновите переменную '*var' в соответствии со схемой adadelta.
tensorflow::ops::ApplyAdagrad	Обновите переменную '*var' в соответствии со схемой adagrad.
tensorflow::ops::ApplyAdagradDA	Обновите переменную '*var' в соответствии с проксимальной схемой adagrad.
tensorflow::ops::ApplyAdam	Обновите переменную '*var' в соответствии с алгоритмом Adam.
tensorflow::ops::ApplyAddSign	Обновите переменную '*var' в соответствии с обновлением AddSign.
tensorflow::ops::ApplyCenteredRMSProp	Обновите переменную '*var' в соответствии с алгоритмом центрирования RMSProp.
tensorflow::ops::ApplyFtrl	Обновите переменную '*var' в соответствии со схемой Ftrl-проксимального доступа.
tensorflow::ops::ApplyFtrlV2	Обновите переменную '*var' в соответствии со схемой Ftrl-проксимального доступа.
tensorflow::ops::ApplyGradientDescent	Обновите переменную 'var', вычтя из нее 'alpha' 'delta'.
tensorflow::ops::ApplyMomentum	Обновите переменную '*var' в соответствии со схемой импульса.
tensorflow::ops::ApplyPowerSign	Обновите переменную '*var' в соответствии с обновлением AddSign.
tensorflow::ops::ApplyProximalAdagrad	Обновите переменные 'var' и 'accum' в соответствии с алгоритмом FOBOS, используя скорость обучения Adagrad.
tensorflow::ops::ApplyProximalGradientDescent	Обновите '*var', заменив его на алгоритм FOBOS с фиксированной скоростью обучения.
tensorflow::ops::ApplyRMSProp	Обновите переменную '*var' в соответствии с алгоритмом RMSProp.
tensorflow::ops::ApproximateEqual	Возвращает поэлементное значение истинности abs(xy) < tolerance.
tensorflow::ops::ArgMax	Возвращает индекс с наибольшим значением по всем измерениям тензора.
tensorflow::ops::ArgMin	Возвращает индекс с наименьшим значением по всем измерениям тензора.
tensorflow::ops::AsString	Преобразует каждую запись в заданном тензоре в строку.
tensorflow::ops::Asin	Вычисляет поэлементно обратный тригонометрический синус x.
tensorflow::ops::Asinh	Вычисляет обратный гиперболический синус x поэлементно.
tensorflow::ops::Assert	Утверждает, что данное условие истинно.
tensorflow::ops::Assign	Обновите значение переменной 'ref', присвоив ей значение 'value'.
tensorflow::ops::AssignAdd	Обновите значение 'ref', добавив к нему 'value'.
tensorflow::ops::AssignSub	Обновите значение 'ref', вычтя из него значение 'value'.
tensorflow::ops::Atan	Вычисляет тригонометрический арктангенс x поэлементно.
tensorflow::ops::Atan2	Вычисляет арктангенс `y/x` поэлементно, с учетом знаков аргументов.
tensorflow::ops::Atanh	Вычисляет обратный гиперболический тангенс x поэлементно.
tensorflow::ops::AvgPool	Выполняет усредняющее объединение входных данных.
tensorflow::ops::AvgPool3D	Выполняет трехмерное усредняющее объединение входных данных.
tensorflow::ops::AvgPool3DGrad	Вычисляет градиенты функции усреднения объединения.
tensorflow::ops::Barrier	Определяет барьер, сохраняющийся при различных вариантах выполнения графа.
tensorflow::ops::BarrierClose	Закрывает заданный барьер.
tensorflow::ops::BarrierIncompleteSize	Вычисляет количество неполных элементов в заданном барьере.
tensorflow::ops::BarrierInsertMany	Для каждой клавиши присваивается соответствующее значение указанному компоненту.
tensorflow::ops::BarrierReadySize	Вычисляет количество полных элементов в заданном барьере.
tensorflow::ops::BarrierTakeMany	Извлекает заданное количество завершенных элементов из барьера.
tensorflow::ops::BatchMatMul	Умножает фрагменты двух тензоров партиями.
tensorflow::ops::BatchMatMulV2	Умножает фрагменты двух тензоров партиями.
tensorflow::ops::BatchToSpace	BatchToSpace для 4-мерных тензоров типа T.
tensorflow::ops::BatchToSpaceND	BatchToSpace для тензоров ND типа T.
tensorflow::ops::BesselI0e	Вычисляет функцию Бесселя i0e для `x` поэлементно.
tensorflow::ops::BesselI1e	Вычисляет функцию Бесселя i1e для `x` поэлементно.
tensorflow::ops::Betainc	Вычислите регуляризованный неполный бета-интеграл. \(I_x(a, b)\).
tensorflow::ops::BiasAdd	Добавляет `bias` к `value` .
tensorflow::ops::BiasAddGrad	Обратная операция для функции "BiasAdd" над тензором "bias".
tensorflow::ops::Bincount	Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленном массиве.
tensorflow::ops::Bitcast	Преобразование тензора из одного типа в другой с помощью битового преобразования без копирования данных.
tensorflow::ops::BroadcastDynamicShape	Возвращает форму s0 op s1 с широковещательной рассылкой.
tensorflow::ops::BroadcastTo	Передайте массив совместимой формы.
tensorflow::ops::Bucketize	Разделяет «входные данные» на категории на основе «границ».
tensorflow::ops::Cast	Преобразовать x типа SrcT в y типа DstT.
tensorflow::ops::Ceil	Возвращает поэлементное наименьшее целое число, не меньшее, чем x.
tensorflow::ops::CheckNumerics	Проверяет тензор на наличие значений NaN и Inf.
tensorflow::ops::ClipByValue	Обрезает значения тензора до заданных минимального и максимального значений.
tensorflow::ops::CombinedNonMaxSuppression	Жадный алгоритм выбирает подмножество ограничивающих прямоугольников в порядке убывания оценки.
tensorflow::ops::CompareAndBitpack	Сравните `input` значения с `threshold` и упакуйте полученные биты в тип `uint8` .
tensorflow::ops::Complex	Преобразует два действительных числа в комплексное число.
tensorflow::ops::ComplexAbs	Вычисляет комплексное абсолютное значение тензора.
tensorflow::ops::ComputeAccidentalHits	Вычисляет идентификаторы позиций в sampled_candidates, которые соответствуют true_labels.
tensorflow::ops::Concat	Объединяет тензоры вдоль одного измерения.
tensorflow::ops::ConditionalAccumulator	Условный аккумулятор для агрегирования градиентов.
tensorflow::ops::Conj	Возвращает комплексно сопряженное комплексное число.
tensorflow::ops::ConjugateTranspose	Перетасуйте измерения x в соответствии с перестановкой и сопрягите результат.
tensorflow::ops::ControlTrigger	Ничего не даёт.
tensorflow::ops::Conv2D	Вычисляет двумерную свертку, используя четырехмерные `input` и тензоры `filter` .
tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter	Вычисляет градиенты свертки относительно фильтра.
tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput	Вычисляет градиенты свертки относительно входных данных.
tensorflow::ops::Conv3D	Выполняет трехмерную свертку, используя пятимерные `input` и тензоры `filter` .
tensorflow::ops::Conv3DBackpropFilterV2	Вычисляет градиенты трехмерной свертки относительно фильтра.
tensorflow::ops::Conv3DBackpropInputV2	Вычисляет градиенты трехмерной свертки относительно входных данных.
tensorflow::ops::Cos	Вычисляет косинус x поэлементно.
tensorflow::ops::Cosh	Вычисляет гиперболический косинус x поэлементно.
tensorflow::ops::CountUpTo	Увеличивает значение параметра 'ref' до тех пор, пока оно не достигнет значения параметра 'limit'.
tensorflow::ops::CropAndResize	Извлекает фрагменты изображения из тензора входного изображения и изменяет их размер.
tensorflow::ops::CropAndResizeGradBoxes	Вычисляет градиент операции crop_and_resize относительно тензора входных прямоугольников.
tensorflow::ops::CropAndResizeGradImage	Вычисляет градиент операции crop_and_resize относительно тензора входного изображения.
tensorflow::ops::Cross	Вычислите попарное векторное произведение.
tensorflow::ops::Cumprod	Вычислите кумулятивное произведение тензора `x` вдоль `axis` .
tensorflow::ops::Cumsum	Вычислите кумулятивную сумму тензора `x` вдоль `axis` .
tensorflow::ops::DataFormatDimMap	Возвращает индекс измерения в целевом формате данных, исходя из указанного в исходных данных.
tensorflow::ops::DataFormatVecPermute	Возвращает переставленный вектор/тензор в заданном формате данных.
tensorflow::ops::DebugGradientIdentity	Идентификационная операция для отладки градиента.
tensorflow::ops::DebugGradientRefIdentity	Идентификационная операция для отладки градиента.
tensorflow::ops::DecodeAndCropJpeg	Декодирование и обрезка изображения в формате JPEG до тензора uint8.
tensorflow::ops::DecodeBase64	Расшифровка веб-безопасных строк, закодированных в формате base64.
tensorflow::ops::DecodeBmp	Декодируйте первый кадр изображения, закодированного в формате BMP, в тензор типа uint8.
tensorflow::ops::DecodeCSV	Преобразовать CSV-записи в тензоры.
tensorflow::ops::DecodeCompressed	Распаковать строки.
tensorflow::ops::DecodeGif	Декодировать кадр(ы) изображения, закодированного в формате GIF, в тензор типа uint8.
tensorflow::ops::DecodeJSONExample	Преобразовать записи Example в формате JSON в двоичные строки протокола Protocol Buffer.
tensorflow::ops::DecodeJpeg	Преобразовать изображение в формате JPEG в тензор типа uint8.
tensorflow::ops::DecodePaddedRaw	Преобразуйте байты строки в вектор чисел.
tensorflow::ops::DecodePng	Преобразовать изображение в формате PNG в тензор типа uint8 или uint16.
tensorflow::ops::DecodeRaw	Преобразуйте байты строки в вектор чисел.
tensorflow::ops::DeepCopy	Создает копию `x` .
tensorflow::ops::DeleteSessionTensor	Удалите тензор, указанный его дескриптором в сессии.
tensorflow::ops::DepthToSpace	DepthToSpace для тензоров типа T.
tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNative	Выполняет двумерную свертку по глубине, используя четырехмерные `input` и тензоры `filter` .
tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter	Вычисляет градиенты послойной свертки относительно фильтра.
tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNativeBackpropInput	Вычисляет градиенты послойной свертки относительно входных данных.
tensorflow::ops::Dequantize	Преобразуйте входной тензор в тензор типа float или bfloat16.
tensorflow::ops::DeserializeManySparse	Десериализация и объединение `SparseTensors` из сериализованного мини-пакета.
tensorflow::ops::DeserializeSparse	Десериализация объектов `SparseTensor` .
tensorflow::ops::DestroyTemporaryVariable	Уничтожает временную переменную и возвращает её окончательное значение.
tensorflow::ops::Diag	Возвращает диагональный тензор с заданными диагональными значениями.
tensorflow::ops::DiagPart	Возвращает диагональную часть тензора.
tensorflow::ops::Digamma	Вычисляет пси, производную от γ (логарифм абсолютного значения).
tensorflow::ops::Dilation2D	Вычисляет преобразование в оттенки серого для 4D- `input` и 3D-тензора `filter` .
tensorflow::ops::Dilation2DBackpropFilter	Вычисляет градиент морфологического двумерного расширения относительно фильтра.
tensorflow::ops::Dilation2DBackpropInput	Вычисляет градиент морфологического двумерного расширения относительно входных данных.
tensorflow::ops::Div	Возвращает x / y поэлементно.
tensorflow::ops::DivNoNan	Возвращает 0, если знаменатель равен нулю.
tensorflow::ops::DrawBoundingBoxes	Нарисуйте ограничивающие рамки на наборе изображений.
tensorflow::ops::DrawBoundingBoxesV2	Нарисуйте ограничивающие рамки на наборе изображений.
tensorflow::ops::DynamicPartition	Разделяет `data` на `num_partitions` тензоров, используя индексы из `partitions` .
tensorflow::ops::DynamicStitch	Объедините значения из тензоров `data` в один тензор.
tensorflow::ops::EditDistance	Вычисляет (возможно, нормализованное) расстояние редактирования Левенштейна.
tensorflow::ops::Elu	Вычисляет экспоненциальную линейную функцию: `exp(features) - 1` если < 0, `features` в противном случае.
tensorflow::ops::Empty	Создаёт тензор заданной формы.
tensorflow::ops::EncodeBase64	Кодировать строки в безопасный для веб-сайтов формат base64.
tensorflow::ops::EncodeJpeg	JPEG-кодирование изображения.
tensorflow::ops::EncodeJpegVariableQuality	Кодирование входного изображения в формате JPEG с заданным качеством сжатия.
tensorflow::ops::EncodePng	Закодировать изображение в формате PNG.
tensorflow::ops::EnsureShape	Гарантирует, что форма тензора соответствует ожидаемой форме.
tensorflow::ops::Equal	Возвращает поэлементное истинностное значение (x == y).
tensorflow::ops::Erf	Вычисляет функцию ошибок Гаусса для каждого элемента `x` .
tensorflow::ops::Erfc	Вычисляет дополнительную функцию ошибок для `x` поэлементно.
tensorflow::ops::Erfinv	TODO: добавить документ.
tensorflow::ops::EuclideanNorm	Вычисляет евклидову норму элементов по измерениям тензора.
tensorflow::ops::Exp	Вычисляет экспоненту x поэлементно.
tensorflow::ops::ExpandDims	Вставляет размерность 1 в форму тензора.
tensorflow::ops::Expm1	Вычисляет `exp(x) - 1` поэлементно.
tensorflow::ops::ExtractGlimpse	Извлекает фрагмент информации из входного тензора.
tensorflow::ops::ExtractImagePatches	Извлеките `patches` `images` и поместите их в выходное измерение «глубина».
tensorflow::ops::ExtractJpegShape	Извлечение информации о форме изображения, закодированного в формате JPEG.
tensorflow::ops::ExtractVolumePatches	Извлеките `patches` из `input` и поместите их в выходное измерение «глубина».
tensorflow::ops::FIFOQueue	Очередь, которая извлекает элементы в порядке поступления (первым пришел — первым вышел).
tensorflow::ops::Fact	Вывести факт о факториалах.
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxArgs	Имитация квантования тензора 'inputs' типа float для преобразования его в тензор 'outputs' того же типа.
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	Вычислите градиенты для операции FakeQuantWithMinMaxArgs .
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVars	Имитация квантования тензора 'входов' типа float с помощью глобальных скалярных значений типа float `min`
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsGradient	Вычислите градиенты для операции FakeQuantWithMinMaxVars .
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	Имитация квантования тензора 'inputs' типа float и одной из форм: `[d]` ,.
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient	Вычислите градиенты для операции FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel .
tensorflow::ops::Fill	Создаёт тензор, заполненный скалярным значением.
tensorflow::ops::Fingerprint	Генерирует значения отпечатков пальцев.
tensorflow::ops::FixedLengthRecordReader	Программа для чтения, которая выводит записи фиксированной длины из файла.
tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler	Генерирует метки для выборки кандидатов с использованием обученного распределения униграмм.
tensorflow::ops::Floor	Возвращает наибольшее поэлементное целое число, не превышающее x.
tensorflow::ops::FloorDiv	Возвращает x // y поэлементно.
tensorflow::ops::FloorMod	Возвращает поэлементный остаток от деления.
tensorflow::ops::FractionalAvgPool	Выполняет дробное усреднение входных данных.
tensorflow::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.
tensorflow::ops::FusedBatchNormV2	Пакетная нормализация.
tensorflow::ops::FusedBatchNormV3	Пакетная нормализация.
tensorflow::ops::FusedPadConv2D	Выполняет заполнение в качестве предварительной обработки во время свертки.
tensorflow::ops::FusedResizeAndPadConv2D	Выполняет изменение размера и добавление отступов в качестве предварительной обработки во время свертки.
tensorflow::ops::Gather	Соберите фрагменты `params` в соответствии с `indices` .
tensorflow::ops::GatherNd	Соберите срезы из `params` в тензор , форма которого задается `indices` .
tensorflow::ops::GatherV2	Соберите срезы с `axis` `params` в соответствии с `indices` .
tensorflow::ops::GetSessionHandle	Сохраните входной тензор в состоянии текущей сессии.
tensorflow::ops::GetSessionHandleV2	Сохраните входной тензор в состоянии текущей сессии.
tensorflow::ops::GetSessionTensor	Получите значение тензора, заданного его дескриптором.
tensorflow::ops::Greater	Возвращает поэлементное истинностное значение (x > y).
tensorflow::ops::GreaterEqual	Возвращает поэлементное истинностное значение (x >= y).
tensorflow::ops::GuaranteyConst	Предоставляет среде выполнения TensorFlow гарантию того, что входной тензор является константой.
tensorflow::ops::HSVToRGB	Преобразовать одно или несколько изображений из формата HSV в RGB.
tensorflow::ops::HistogramFixedWidth	Возвращает гистограмму значений.
tensorflow::ops::HistogramSummary	Выводит `Summary` из буфера протокола с гистограммой.
tensorflow::ops::Identity	Возвращает тензор с той же формой и содержимым, что и входной тензор или значение.
tensorflow::ops::IdentityN	Возвращает список тензоров с теми же формами и содержимым, что и входные данные.
tensorflow::ops::IdentityReader	Объект Reader, который выводит поставленные в очередь задачи как в качестве ключа, так и в качестве значения.
tensorflow::ops::Igamma	Вычислите нижнюю регуляризованную неполную гамма-функцию `P(a, x)` .
tensorflow::ops::Igammac	Вычислите верхнюю регуляризованную неполную гамма-функцию `Q(a, x)` .
tensorflow::ops::Imag	Возвращает мнимую часть комплексного числа.
tensorflow::ops::ImmutableConst	Возвращает неизменяемый тензор из области памяти.
tensorflow::ops::InTopK	Указывает, входят ли целевые показатели в число `K` лучших прогнозов.
tensorflow::ops::InTopKV2	Указывает, входят ли целевые показатели в число `K` лучших прогнозов.
tensorflow::ops::InplaceAdd	Добавляет v в указанные строки x.
tensorflow::ops::InplaceSub	Вычитает `v` из указанных строк `x` .
тензорный поток:: ops:: InplaceUpdate	Обновляет указанные строки значениями из `v` .
tensorflow::ops::Inv	Вычисляет обратную величину x поэлементно.
tensorflow::ops::InvertPermutation	Вычисляет обратную перестановку тензора.
tensorflow::ops::IsFinite	Возвращает значение, указывающее, какие элементы x являются конечными.
tensorflow::ops::IsInf	Возвращает информацию о том, какие элементы x являются бесконечными.
tensorflow::ops::IsNan	Возвращает список элементов x, являющихся NaN.
tensorflow::ops::IsVariableInitialized	Проверяет, инициализирован ли тензор.
tensorflow::ops::L2Loss	Потеря L2.
tensorflow::ops::LMDBReader	Программа для чтения, которая выводит записи из файла LMDB.
tensorflow::ops::LRN	Нормализация локального ответа.
tensorflow::ops::LearnedUnigramCandidateSampler	Генерирует метки для выборки кандидатов с использованием обученного распределения униграмм.
tensorflow::ops::Less	Возвращает поэлементное истинностное значение (x < y).
tensorflow::ops::LessEqual	Возвращает поэлементное значение истинности (x <= y).
tensorflow::ops::Lgamma	Вычисляет логарифм абсолютного значения `Gamma(x)` поэлементно.
tensorflow::ops::LinSpace	Генерирует значения в заданном интервале.
tensorflow::ops::Log	Вычисляет натуральный логарифм x поэлементно.
tensorflow::ops::Log1p	Вычисляет натуральный логарифм (1 + x) поэлементно.
tensorflow::ops::LogSoftmax	Вычисляет логарифм активаций функции softmax.
tensorflow::ops::LogUniformCandidateSampler	Генерирует метки для выборки кандидатов с использованием логарифмически равномерного распределения.
tensorflow::ops::LogicalAnd	Возвращает поэлементное истинное значение x И y.
tensorflow::ops::LogicalNot	Возвращает истинностное значение поэлементного оператора `NOT x` .
tensorflow::ops::LogicalOr	Возвращает поэлементное истинностное значение x ИЛИ y.
tensorflow::ops::LoopCond	Перенаправляет входные данные на выходные.
tensorflow::ops::MapClear	Операция удаляет все элементы в базовом контейнере.
tensorflow::ops::MapIncompleteSize	Операция возвращает количество незавершенных элементов в базовом контейнере.
tensorflow::ops::MapPeek	Оператор просматривает значения по указанному ключу.
tensorflow::ops::MapSize	Операция возвращает количество элементов в базовом контейнере.
tensorflow::ops::MapStage	Этап (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как хеш-таблица.
tensorflow::ops::MapUnstage	Операция удаляет и возвращает значения, связанные с ключом.
tensorflow::ops::MapUnstageNoKey	Операция удаляет и возвращает случайный объект (ключ, значение).
tensorflow::ops::MatMul	Умножьте матрицу «a» на матрицу «b».
tensorflow::ops::MatchingFiles	Возвращает набор файлов, соответствующих одному или нескольким шаблонам glob.
tensorflow::ops::MatrixBandPart	Скопируйте тензор, установив все элементы за пределами центральной полосы в каждой внутренней матрице.
tensorflow::ops::MatrixDiag	Возвращает диагональный тензор, сформированный из заданных диагональных значений.
tensorflow::ops::MatrixDiagPart	Возвращает диагональную часть пакетного тензора.
tensorflow::ops::MatrixDiagPartV2	Возвращает диагональную часть пакетного тензора.
tensorflow::ops::MatrixDiagPartV3	Возвращает диагональную часть пакетного тензора.
tensorflow::ops::MatrixDiagV2	Возвращает диагональный тензор, сформированный из заданных диагональных значений.
tensorflow::ops::MatrixDiagV3	Возвращает диагональный тензор, сформированный из заданных диагональных значений.
tensorflow::ops::MatrixSetDiag	Возвращает тензор матричного представления, сгруппированный по пакетам, с новыми значениями на диагонали, также сгруппированными по пакетам.
tensorflow::ops::MatrixSetDiagV2	Возвращает тензор матричного представления, сгруппированный по пакетам, с новыми значениями на диагонали, также сгруппированными по пакетам.
tensorflow::ops::MatrixSetDiagV3	Возвращает тензор матричного представления, сгруппированный по пакетам, с новыми значениями на диагонали, также сгруппированными по пакетам.
tensorflow::ops::Max	Вычисляет максимум элементов по всем измерениям тензора.
tensorflow::ops::MaxPool	Выполняет максимальное объединение входных данных.
tensorflow::ops::MaxPool3D	Выполняет трехмерное максимальное объединение (3D max pooling) на входных данных.
tensorflow::ops::MaxPool3DGrad	Вычисляет градиенты функции максимального пулинга.
tensorflow::ops::MaxPool3DGradGrad	Вычисляет градиенты второго порядка функции максимального пулинга.
tensorflow::ops::MaxPoolGradGrad	Вычисляет градиенты второго порядка функции максимального пулинга.
tensorflow::ops::MaxPoolGradGradV2	Вычисляет градиенты второго порядка функции максимального пулинга.
tensorflow::ops::MaxPoolGradGradWithArgmax	Вычисляет градиенты второго порядка функции максимального пулинга.
tensorflow::ops::MaxPoolGradV2	Вычисляет градиенты функции максимального пулинга.
tensorflow::ops::MaxPoolV2	Выполняет максимальное объединение входных данных.
tensorflow::ops::MaxPoolWithArgmax	Выполняет максимальное объединение входных данных и выдает как максимальные значения, так и индексы.
tensorflow::ops::Maximum	Возвращает максимальное значение x и y (т.е.
tensorflow::ops::Mean	Вычисляет среднее значение элементов по всем измерениям тензора.
tensorflow::ops::Merge	Передает значение доступного тензора от `inputs` к `output` .
tensorflow::ops::MergeSummary	Объединяет сводки.
tensorflow::ops::MergeV2Checkpoints	Специфика формата V2: объединяет файлы метаданных сегментированных контрольных точек.
tensorflow::ops::Min	Вычисляет минимум элементов по всем измерениям тензора.
tensorflow::ops::Minimum	Возвращает минимум значений x и y (т.е.
tensorflow::ops::MirrorPad	Дополняет тензор зеркальными значениями.
tensorflow::ops::Mod	Возвращает поэлементный остаток от деления.
tensorflow::ops::MulNoNan	Возвращает поэлементно x * y.
tensorflow::ops::Multinomial	Извлекает выборки из многомерного распределения.
tensorflow::ops::Multiply	Возвращает поэлементно x * y.
tensorflow::ops::Ndtri	TODO: добавить документ.
tensorflow::ops::Negate	Вычисляет отрицательное числовое значение поэлементно.
tensorflow::ops::NextAfter	Возвращает следующее представимое значение `x1` в направлении `x2` , поэлементно.
tensorflow::ops::NextIteration	Предоставляет свои входные данные для следующей итерации.
tensorflow::ops::NoOp	Ничего не даёт.
tensorflow::ops::NonMaxSuppression	Жадный алгоритм выбирает подмножество ограничивающих прямоугольников в порядке убывания оценки.
tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV2	Жадный алгоритм выбирает подмножество ограничивающих прямоугольников в порядке убывания оценки.
tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV3	Жадный алгоритм выбирает подмножество ограничивающих прямоугольников в порядке убывания оценки.
tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV4	Жадный алгоритм выбирает подмножество ограничивающих прямоугольников в порядке убывания оценки.
tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV5	Жадный алгоритм выбирает подмножество ограничивающих прямоугольников в порядке убывания оценки.
tensorflow::ops::NonMaxSuppressionWithOverlaps	Жадный алгоритм выбирает подмножество ограничивающих прямоугольников в порядке убывания оценки.
tensorflow::ops::NotEqual	Возвращает поэлементное истинностное значение (x != y).
tensorflow::ops::NthElement	Находит значения `n` -й порядковой статистики для последнего измерения.
tensorflow::ops::OneHot	Возвращает one-hot тензор.
tensorflow::ops::OnesLike	Возвращает тензор из единиц, имеющий ту же форму и тип, что и x.
tensorflow::ops::OrderedMapClear	Операция удаляет все элементы в базовом контейнере.
tensorflow::ops::OrderedMapIncompleteSize	Операция возвращает количество незавершенных элементов в базовом контейнере.
tensorflow::ops::OrderedMapPeek	Оператор просматривает значения по указанному ключу.
tensorflow::ops::OrderedMapSize	Операция возвращает количество элементов в базовом контейнере.
tensorflow::ops::OrderedMapStage	Этап (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как упорядоченный объект.
tensorflow::ops::OrderedMapUnstage	Операция удаляет и возвращает значения, связанные с ключом.
tensorflow::ops::OrderedMapUnstageNoKey	Операция удаляет и возвращает элемент (ключ, значение) с наименьшим значением.
tensorflow::ops::Pad	Дополняет тензор нулями.
tensorflow::ops::PadV2	Добавляет заполнения к тензору.
tensorflow::ops::PaddingFIFOQueue	Очередь, которая извлекает элементы в порядке поступления (первым пришел — первым вышел).
tensorflow::ops::ParallelConcat	Объединяет список из `N` тензоров вдоль первого измерения.
tensorflow::ops::ParallelDynamicStitch	Объедините значения из тензоров `data` в один тензор.
tensorflow::ops::ParameterizedTruncatedNormal	Выводит случайные значения из нормального распределения.
tensorflow::ops::ParseExample	Преобразует вектор данных brain.Extemp (в виде строк) в типизированные тензоры.
tensorflow::ops::ParseExampleV2	Преобразует вектор прототипов tf.Example (в виде строк) в типизированные тензоры.
tensorflow::ops::ParseSequenceExample	Преобразует вектор прототипов brain.SequenceExample (в виде строк) в типизированные тензоры.
tensorflow::ops::ParseSequenceExampleV2	Преобразует вектор прототипов tf.io.SequenceExample (в виде строк) в типизированные тензоры.
tensorflow::ops::ParseSingleExample	Преобразует прототип tf.Example (в виде строки) в типизированные тензоры.
tensorflow::ops::ParseSingleSequenceExample	Преобразует скалярный объект brain.SequenceExample proto (в виде строк) в типизированные тензоры.
tensorflow::ops::ParseTensor	Преобразует сериализованный прототип tensorflow.TensorProto в тензор .
tensorflow::ops::Placeholder	Операция-заполнитель для значения, которое будет передано в вычисления.
tensorflow::ops::PlaceholderWithDefault	Операция-заполнитель, которая пропускает `input` , если на её выход не подаётся сигнал.
tensorflow::ops::Polygamma	Вычислите полигамма-функцию \(^{(n)}(x)\).
tensorflow::ops::Pow	Вычисляет степень одного значения по отношению к другому.
tensorflow::ops::PreventGradient	Операция идентификации, которая вызывает ошибку, если запрашивается градиент.
tensorflow::ops::Print	Выводит список тензоров.
tensorflow::ops::PrintV2	Выводит скалярную строку.
tensorflow::ops::PriorityQueue	Очередь, которая извлекает элементы, отсортированные по значению первого компонента.
tensorflow::ops::Prod	Вычисляет произведение элементов по измерениям тензора.
tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2	Затем тензор квантуется, после чего происходит его деквантование.
tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV3	Затем тензор квантуется, после чего происходит его деквантование.
tensorflow::ops::QuantizeDownAndShrinkRange	Преобразуйте квантованный «входной» тензор в «выходной» тензор с более низкой точностью, используя следующий подход.
tensorflow::ops::QuantizeV2	Преобразуйте тензор «входа» типа float в тензор «выхода» типа T.
tensorflow::ops::QuantizedAdd	Возвращает поэлементно x + y, работая с квантованными буферами.
tensorflow::ops::QuantizedAvgPool	Создает усредненный набор входных тензоров для квантованных типов.
tensorflow::ops::QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization	Квантованная пакетная нормализация.
tensorflow::ops::QuantizedBiasAdd	Добавляет смещение тензора к входным данным тензора для квантованных типов.
tensorflow::ops::QuantizedConcat	Объединяет квантованные тензоры вдоль одного измерения.
tensorflow::ops::QuantizedConv2D	Выполняет двумерную свертку, используя квантованные четырехмерные входные данные и тензоры фильтра.
tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm	Квантованная нормализация экземпляров.
tensorflow::ops::QuantizedMatMul	Выполните квантованное матричное умножение матрицы `a` на матрицу `b` .
tensorflow::ops::QuantizedMaxPool	Создает максимальный набор входных тензоров для квантованных типов.
tensorflow::ops::QuantizedMul	Возвращает поэлементно значения x * y, работая с квантованными буферами.
tensorflow::ops::QuantizedRelu	Вычисляет квантованное выпрямленное линейное значение: `max(features, 0)`
tensorflow::ops::QuantizedRelu6	Вычисляет квантованное выпрямленное линейное 6: `min(max(features, 0), 6)`
tensorflow::ops::QuantizedReluX	Вычисляет квантованное выпрямленное линейное значение X: `min(max(features, 0), max_value)`
tensorflow::ops::QuantizedResizeBilinear	Изменение `size` квантованных `images` с помощью квантованной билинейной интерполяции.
tensorflow::ops::QueueClose	Закрывает указанную очередь.
tensorflow::ops::QueueDequeue	Извлекает из заданной очереди кортеж из одного или нескольких тензоров.
tensorflow::ops::QueueDequeueMany	Извлекает `n` кортежей из одного или нескольких тензоров из заданной очереди.
tensorflow::ops::QueueDequeueUpTo	Извлекает `n` кортежей из одного или нескольких тензоров из заданной очереди.
tensorflow::ops::QueueEnqueue	Добавляет в заданную очередь кортеж из одного или нескольких тензоров.
tensorflow::ops::QueueEnqueueMany	Добавляет в заданную очередь ноль или более кортежей из одного или нескольких тензоров.
tensorflow::ops::QueueIsClosed	Возвращает true, если очередь закрыта.
tensorflow::ops::QueueIsClosedV2	Возвращает true, если очередь закрыта.
tensorflow::ops::QueueSize	Вычисляет количество элементов в заданной очереди.
tensorflow::ops::RGBToHSV	Преобразует одно или несколько изображений из формата RGB в формат HSV.
tensorflow::ops::RandomGamma	Выводит случайные значения из гамма-распределения (распределений), описываемого параметром альфа.
tensorflow::ops::RandomNormal	Выводит случайные значения из нормального распределения.
tensorflow::ops::RandomPoissonV2	Выводит случайные значения из распределения Пуассона, описываемого параметром rate.
tensorflow::ops::RandomShuffle	Произвольно перемешивает тензор вдоль его первого измерения.
tensorflow::ops::RandomShuffleQueue	Очередь, которая рандомизирует порядок элементов.
tensorflow::ops::RandomUniform	Выводит случайные значения из равномерного распределения.
tensorflow::ops::RandomUniformInt	Выводит случайные целые числа из равномерного распределения.
tensorflow::ops::Range	Создаёт последовательность чисел.
tensorflow::ops::ReadFile	Считывает и выводит всё содержимое входного файла.
tensorflow::ops::ReaderNumRecordsProduced	Возвращает количество записей, созданных этим объектом Reader.
tensorflow::ops::ReaderNumWorkUnitsCompleted	Возвращает количество рабочих единиц, обработку которых завершил данный объект Reader.
tensorflow::ops::ReaderRead	Возвращает следующую запись (пару ключ, значение), созданную объектом Reader.
tensorflow::ops::ReaderReadUpTo	Возвращает до `num_records` (ключ, значение) пар, созданных объектом Reader.
tensorflow::ops::ReaderReset	Восстановить программу чтения до ее исходного чистого состояния.
tensorflow::ops::ReaderRestoreState	Восстановить состояние читателя до ранее сохраненного.
tensorflow::ops::ReaderSerializeState	Создайте строковый тензор, кодирующий состояние объекта Reader.
tensorflow::ops::Real	Возвращает действительную часть комплексного числа.
tensorflow::ops::RealDiv	Возвращает x / y поэлементно для вещественных типов.
tensorflow::ops::Reciprocal	Вычисляет обратную величину x поэлементно.
tensorflow::ops::RecordInput	Выводит случайные записи.
tensorflow::ops::ReduceJoin	Объединяет строковый тензор по заданным измерениям.
tensorflow::ops::RefNextIteration	Предоставляет свои входные данные для следующей итерации.
tensorflow::ops::RefSelect	Передает элемент с `index` 1 в `output` `inputs`
tensorflow::ops::RefSwitch	Передает `data` эталонного тензора на выходной порт, определяемый параметром `pred` .
tensorflow::ops::RegexFullMatch	Проверьте, соответствует ли входной сигнал шаблону регулярного выражения.
tensorflow::ops::RegexReplace	Заменяет совпадения `pattern` регулярного выражения во `input` строкой замены, предоставленной в `rewrite` .
tensorflow::ops::Relu	Вычисляет выпрямленную линейную функцию: `max(features, 0)` .
tensorflow::ops::Relu6	Вычисляет выпрямленную линейную функцию 6: `min(max(features, 0), 6)` .
tensorflow::ops::RequantizationRange	Вычисляет диапазон, охватывающий фактические значения, присутствующие в квантованном тензоре.
tensorflow::ops::Requantize	Преобразует квантованный `input` тензор в `output` с более низкой точностью.
tensorflow::ops::ResizeArea	Измените `size` `images` , используя интерполяцию по областям.
tensorflow::ops::ResizeBicubic	Измените `size` `images` с помощью бикубической интерполяции.
tensorflow::ops::ResizeBilinear	Изменяйте `size` `images` с помощью билинейной интерполяции.
tensorflow::ops::ResizeNearestNeighbor	Измените `size` `images` , используя интерполяцию методом ближайшего соседа.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdadelta	Обновите переменную '*var' в соответствии со схемой adadelta.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdagrad	Обновите переменную '*var' в соответствии со схемой adagrad.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdagradDA	Обновите переменную '*var' в соответствии с проксимальной схемой adagrad.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdam	Обновите переменную '*var' в соответствии с алгоритмом Adam.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdamWithAmsgrad	Обновите переменную '*var' в соответствии с алгоритмом Adam.
tensorflow::ops::ResourceApplyAddSign	Обновите переменную '*var' в соответствии с обновлением AddSign.
tensorflow::ops::ResourceApplyCenteredRMSProp	Обновите переменную '*var' в соответствии с алгоритмом центрирования RMSProp.
tensorflow::ops::ResourceApplyFtrl	Обновите переменную '*var' в соответствии со схемой Ftrl-проксимального доступа.
tensorflow::ops::ResourceApplyFtrlV2	Обновите переменную '*var' в соответствии со схемой Ftrl-проксимального доступа.
tensorflow::ops::ResourceApplyGradientDescent	Обновите переменную 'var', вычтя из нее 'alpha' 'delta'.
tensorflow::ops::ResourceApplyKerasMomentum	Обновите переменную '*var' в соответствии со схемой импульса.
tensorflow::ops::ResourceApplyMomentum	Обновите переменную '*var' в соответствии со схемой импульса.
tensorflow::ops::ResourceApplyPowerSign	Обновите переменную '*var' в соответствии с обновлением AddSign.
tensorflow::ops::ResourceApplyProximalAdagrad	Обновите переменные 'var' и 'accum' в соответствии с алгоритмом FOBOS, используя скорость обучения Adagrad.
tensorflow::ops::ResourceApplyProximalGradientDescent	Обновите '*var', заменив его на алгоритм FOBOS с фиксированной скоростью обучения.
tensorflow::ops::ResourceApplyRMSProp	Обновите переменную '*var' в соответствии с алгоритмом RMSProp.
tensorflow::ops::ResourceCountUpTo	Увеличивает значение переменной, на которую указывает 'resource', до тех пор, пока она не достигнет значения 'limit'.
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 .
tensorflow::ops::ResourceScatterNdUpdate	Применяет разреженные `updates` к отдельным значениям или срезам в заданном диапазоне.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdadelta	var: Должно быть из функции Variable().
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 переменную '*var' в соответствии с алгоритмом центрирования RMSProp.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrl	Обновите соответствующие записи в '*var' в соответствии со схемой Ftrl-проксимального доступа.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrlV2	Обновите соответствующие записи в '*var' в соответствии со схемой Ftrl-проксимального доступа.
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	Разреженное обновление записей в 'var' и 'accum' в соответствии с алгоритмом FOBOS.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyProximalGradientDescent	Разреженное обновление '*var' как алгоритм FOBOS с фиксированной скоростью обучения.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyRMSProp	Обновите переменную '*var' в соответствии с алгоритмом RMSProp.
tensorflow::ops::Restore	Восстанавливает тензор из файлов контрольных точек.
tensorflow::ops::RestoreSlice	Восстанавливает тензор из файлов контрольных точек.
tensorflow::ops::RestoreV2	Восстанавливает тензоры из контрольной точки V2.
tensorflow::ops::Rint	Возвращает поэлементное целое число, наиболее близкое к x.
tensorflow::ops::Round	Округляет значения тензора до ближайшего целого числа поэлементно.
tensorflow::ops::Rsqrt	Вычисляет обратную величину квадратного корня из x поэлементно.
tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBox	Сгенерировать один случайно искаженный ограничивающий прямоугольник для изображения.
tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBoxV2	Сгенерировать один случайно искаженный ограничивающий прямоугольник для изображения.
tensorflow::ops::Save	Сохраняет входные тензоры на диск.
tensorflow::ops::SaveSlices	Сохраняет срезы входных тензоров на диск.
tensorflow::ops::SaveV2	Сохраняет тензоры в формате контрольной точки V2.
tensorflow::ops::ScalarSummary	Выводит буфер протокола `Summary` со скалярными значениями.
tensorflow::ops::ScaleAndTranslate	TODO: добавить документ.
tensorflow::ops::ScatterAdd	Добавляет редкие обновления к ссылке на переменную.
tensorflow::ops::ScatterDiv	Делит ссылку на переменную на редкие обновления.
tensorflow::ops::ScatterMax	Преобразует разреженные обновления в ссылку на переменную с помощью операции `max` .
tensorflow::ops::ScatterMin	Преобразует разреженные обновления в ссылку на переменную с помощью операции `min` .
tensorflow::ops::ScatterMul	Преобразует редкие обновления в ссылку на переменную.
tensorflow::ops::ScatterNdAdd	Применяет разреженное сложение к отдельным значениям или срезам в переменной .
tensorflow::ops::ScatterNdSub	Применяет разреженное вычитание к отдельным значениям или срезам в переменной .
tensorflow::ops::ScatterNdUpdate	Применяет разреженные `updates` к отдельным значениям или срезам в заданном диапазоне.
tensorflow::ops::ScatterSub	Вычитает редкие обновления ссылки на переменную.
tensorflow::ops::ScatterUpdate	Применяет разреженные обновления к ссылке на переменную.
tensorflow::ops::SegmentMax	Вычисляет максимум вдоль сегментов тензора.
tensorflow::ops::SegmentMean	Вычисляет среднее значение вдоль сегментов тензора.
tensorflow::ops::SegmentMin	Вычисляет минимум вдоль сегментов тензора.
tensorflow::ops::SegmentProd	Вычисляет произведение вдоль сегментов тензора.
tensorflow::ops::SegmentSum	Вычисляет сумму вдоль сегментов тензора.
tensorflow::ops::SelectV2	TODO: добавить документ.
tensorflow::ops::Selu	Вычисляет масштабированную экспоненциальную линейную функцию: `scale * alpha * (exp(features) - 1)`
tensorflow::ops::SerializeManySparse	Преобразовать `N` минимальный пакет `SparseTensor` в объект `Tensor` `[N, 3]` .
tensorflow::ops::SerializeSparse	Сериализация `SparseTensor` в объект `Tensor` `[3]` .
tensorflow::ops::SerializeTensor	Преобразует тензор в сериализованный прототип TensorProto.
tensorflow::ops::SetDiff1D	Вычисляет разницу между двумя списками чисел или строк.
tensorflow::ops::ShardedFilename	Сгенерируйте имя файла, разделенное на сегменты.
tensorflow::ops::ShardedFilespec	Сгенерируйте шаблон glob, соответствующий всем именам сегментированных файлов.
tensorflow::ops::Sigmoid	Вычисляет сигмоиду `x` поэлементно.
tensorflow::ops::Sign	Возвращает поэлементное указание знака числа.
tensorflow::ops::Sin	Вычисляет синус x поэлементно.
tensorflow::ops::Sinh	Вычисляет гиперболический синус x поэлементно.
tensorflow::ops::Softmax	Вычисляет активации функции softmax.
tensorflow::ops::SoftmaxCrossEntropyWithLogits	Вычисляет стоимость кросс-энтропии softmax и градиенты для обратного распространения ошибки.
tensorflow::ops::Softplus	Вычисляет softplus: `log(exp(features) + 1)` .
tensorflow::ops::Softsign	Вычисляет softsign: `features / (abs(features) + 1)` .
tensorflow::ops::SparseAccumulatorApplyGradient	Применяет разреженный градиент к заданному аккумулятору.
tensorflow::ops::SparseAccumulatorTakeGradient	Извлекает средний разреженный градиент в SparseConditionalAccumulator .
tensorflow::ops::SparseAdd	Добавляет два объекта `SparseTensor` для создания еще одного `SparseTensor` .
tensorflow::ops::SparseAddGrad	Оператор градиента для операции SparseAdd .
tensorflow::ops::SparseApplyAdadelta	var: Должно быть из функции Variable().
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 переменную '*var' в соответствии с алгоритмом центрирования RMSProp.
tensorflow::ops::SparseApplyFtrl	Обновите соответствующие записи в '*var' в соответствии со схемой Ftrl-проксимального доступа.
tensorflow::ops::SparseApplyFtrlV2	Обновите соответствующие записи в '*var' в соответствии со схемой Ftrl-проксимального доступа.
tensorflow::ops::SparseApplyMomentum	Обновите соответствующие записи в 'var' и 'accum' в соответствии со схемой импульса.
tensorflow::ops::SparseApplyProximalAdagrad	Разреженное обновление записей в 'var' и 'accum' в соответствии с алгоритмом FOBOS.
tensorflow::ops::SparseApplyProximalGradientDescent	Разреженное обновление '*var' как алгоритм FOBOS с фиксированной скоростью обучения.
tensorflow::ops::SparseApplyRMSProp	Обновите переменную '*var' в соответствии с алгоритмом RMSProp.
tensorflow::ops::SparseConcat	Объединяет список `SparseTensor` по указанному измерению.
tensorflow::ops::SparseConditionalAccumulator	Условный аккумулятор для агрегирования разреженных градиентов.
tensorflow::ops::SparseCross	Генерирует разреженный крест из списка разреженных и плотных тензоров.
tensorflow::ops::SparseDenseCwiseAdd	Выполняет сложение разреженного тензора и плотного тензора , используя следующие специальные правила:
tensorflow::ops::SparseDenseCwiseDiv	Покомпонентное деление разреженного тензора на плотный тензор .
tensorflow::ops::SparseDenseCwiseMul	Поэлементное умножение разреженного тензора на плотный тензор .
tensorflow::ops::SparseFillEmptyRows	Заполняет пустые строки во входном двумерном разреженном `SparseTensor` значением по умолчанию.
tensorflow::ops::SparseFillEmptyRowsGrad	Градиент параметра SparseFillEmptyRows .
tensorflow::ops::SparseMatMul	Умножьте матрицу "a" на матрицу "b".
tensorflow::ops::SparseReduceMax	Вычисляет максимальное количество элементов по всем измерениям разреженного тензора.
tensorflow::ops::SparseReduceMaxSparse	Вычисляет максимальное количество элементов по всем измерениям разреженного тензора.
tensorflow::ops::SparseReduceSum	Вычисляет сумму элементов по всем измерениям разреженного тензора.
tensorflow::ops::SparseReduceSumSparse	Вычисляет сумму элементов по всем измерениям разреженного тензора.
tensorflow::ops::SparseReorder	Преобразует объект SparseTensor в канонический порядок, расположенный по строкам.
tensorflow::ops::SparseReshape	Преобразует разреженный тензор (SparseTensor) для представления значений в новой плотной форме.
tensorflow::ops::SparseSegmentMean	Вычисляет среднее значение вдоль разреженных сегментов тензора.
tensorflow::ops::SparseSegmentMeanGrad	Вычисляет градиенты для SparseSegmentMean .
tensorflow::ops::SparseSegmentMeanWithNumSegments	Вычисляет среднее значение вдоль разреженных сегментов тензора.
tensorflow::ops::SparseSegmentSqrtN	Вычисляет сумму вдоль разреженных сегментов тензора, деленную на квадратный корень из N.
tensorflow::ops::SparseSegmentSqrtNGrad	Вычисляет градиенты для SparseSegmentSqrtN .
tensorflow::ops::SparseSegmentSqrtNWithNumSegments	Вычисляет сумму вдоль разреженных сегментов тензора, деленную на квадратный корень из N.
tensorflow::ops::SparseSegmentSum	Вычисляет сумму вдоль разреженных сегментов тензора.
tensorflow::ops::SparseSegmentSumWithNumSegments	Вычисляет сумму вдоль разреженных сегментов тензора.
tensorflow::ops::SparseSlice	Разрежьте `SparseTensor` на части, основываясь на `start` и `size` .
tensorflow::ops::SparseSliceGrad	Градиентный оператор для операции SparseSlice .
tensorflow::ops::SparseSoftmax	Применяет функцию softmax к пакетному разреженному `SparseTensor` ND.
tensorflow::ops::SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits	Вычисляет стоимость кросс-энтропии softmax и градиенты для обратного распространения ошибки.
tensorflow::ops::SparseSparseMaximum	Возвращает поэлементный максимум двух разреженных тензоров.
tensorflow::ops::SparseSparseMinimum	Возвращает поэлементный минимум двух разреженных тензоров.
tensorflow::ops::SparseSplit	Разделите `SparseTensor` на `num_split` тензоров по одному измерению.
tensorflow::ops::SparseTensorDenseAdd	Функция складывает `SparseTensor` и плотный `Tensor` , в результате чего получается плотный `Tensor` .
tensorflow::ops::SparseTensorDenseMatMul	Умножьте разреженный тензор (ранга 2) "A" на плотную матрицу "B".
tensorflow::ops::Sqrt	Вычисляет квадратный корень из x поэлементно.
tensorflow::ops::Square	Вычисляет квадрат числа x поэлементно.
tensorflow::ops::SquareDifference	Возвращает (x - y)(x - y) поэлементно.
tensorflow::ops::Stack	Упаковывает список из `N` тензоров ранга `R` в один тензор ранга `(R+1)` .
tensorflow::ops::Stage	Значения параметров Stage аналогичны значениям для облегченной версии Enqueue.
tensorflow::ops::StageClear	Операция удаляет все элементы в базовом контейнере.
tensorflow::ops::StagePeek	Операция просматривает значения по указанному индексу.
tensorflow::ops::StageSize	Операция возвращает количество элементов в базовом контейнере.
tensorflow::ops::StringFormat	Форматирует строковый шаблон, используя список тензоров.
tensorflow::ops::StringJoin	Объединяет строки из заданного списка строковых тензоров в один тензор.
tensorflow::ops::StringLength	Длина строк `input` .
tensorflow::ops::StringLower	Преобразует все заглавные буквы в соответствующие им строчные буквы.
tensorflow::ops::StringNGrams	Создает n-граммы из строковых данных с неровными линиями.
tensorflow::ops::StringSplit	Разделить элементы `input` на основе `delimiter` на `SparseTensor` .
tensorflow::ops::StringSplitV2	Разделите элементы `source` на основе `sep` на `SparseTensor` .
tensorflow::ops::StringStrip	Удалите начальные и конечные пробелы из тензора .
tensorflow::ops::StringToHashBucket	Преобразует каждую строку во входном тензоре в ее хеш по модулю на количество сегментов.
tensorflow::ops::StringToHashBucketFast	Преобразует каждую строку во входном тензоре в ее хеш по модулю на количество сегментов.
tensorflow::ops::StringToHashBucketStrong	Преобразует каждую строку во входном тензоре в ее хеш по модулю на количество сегментов.
tensorflow::ops::StringToNumber	Преобразует каждую строку во входном тензоре в указанный числовой тип.
tensorflow::ops::StringUpper	Преобразует все строчные символы в соответствующие им заглавные.
tensorflow::ops::Substr	Возвращает подстроки из `Tensor` строк.
tensorflow::ops::Subtract	Возвращает поэлементно x - y.
tensorflow::ops::Sum	Вычисляет сумму элементов по всем измерениям тензора.
tensorflow::ops::Switch	Пересылает `data` на выходной порт, определяемый параметром `pred` .
tensorflow::ops::TFRecordReader	Объект Reader, который выводит записи из файла TensorFlow Records.
tensorflow::ops::TakeManySparseFromTensorsMap	Преобразует разреженное представление в плотный тензор.
tensorflow::ops::Tan	Вычисляет тангенс величины x поэлементно.
tensorflow::ops::Tanh	Вычисляет гиперболический тангенс `x` поэлементно.
tensorflow::ops::TemporaryVariable	Возвращает тензор, который может быть изменен, но сохраняется только в течение одного шага.
tensorflow::ops::TensorArray	Массив тензоров заданного размера.
tensorflow::ops::TensorArrayClose	Удалите объект TensorArray из его контейнера ресурсов.
tensorflow::ops::TensorArrayConcat	Объедините элементы из TensorArray в значение `value` .
tensorflow::ops::TensorArrayGather	Соберите определенные элементы из TensorArray в выходное `value` .
tensorflow::ops::TensorArrayGrad	Создает TensorArray для хранения градиентов значений в заданном дескрипторе.
tensorflow::ops::TensorArrayGradWithShape	Создает TensorArray для хранения нескольких градиентов значений в заданном дескрипторе.
tensorflow::ops::TensorArrayRead	Считать элемент из TensorArray в выходное `value` .
tensorflow::ops::TensorArrayScatter	Распределите данные из входного значения по определенным элементам TensorArray .
tensorflow::ops::TensorArraySize	Получить текущий размер TensorArray .
tensorflow::ops::TensorArraySplit	Разделите данные из входного значения на элементы TensorArray .
tensorflow::ops::TensorArrayWrite	Добавьте элемент в массив tensor_array.
tensorflow::ops::TensorSummary	Выводит в память буфер протокола `Summary` , содержащий тензор.
tensorflow::ops::TensorSummaryV2	Выводит буфер протокола `Summary` , содержащий тензор и данные для каждого плагина.
tensorflow::ops::TextLineReader	Программа для чтения, которая выводит строки файла, разделенные символом ' '.
tensorflow::ops::Timestamp	Отображает время с начала эпохи в секундах.
tensorflow::ops::TopK	Находит значения и индексы `k` наибольших элементов для последнего измерения.
tensorflow::ops::TruncateDiv	Возвращает x / y поэлементно для целочисленных типов.
tensorflow::ops::TruncateMod	Возвращает поэлементный остаток от деления.
tensorflow::ops::TruncatedNormal	Выводит случайные значения из усеченного нормального распределения.
tensorflow::ops::UnicodeScript	Определите кодовые значения скрипта для заданного тензора целочисленных кодовых точек Unicode.
tensorflow::ops::UnicodeTranscode	Преобразовать входной текст из исходной кодировки в целевую кодировку.
tensorflow::ops::UniformCandidateSampler	Генерирует 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 вдоль сегментов тензора.
tensorflow::ops::UnsortedSegmentSum	Вычисляет сумму вдоль сегментов тензора.
tensorflow::ops::Unstage	Операция похожа на облегченную версию Dequeue.
tensorflow::ops::Variable	Сохраняет состояние в виде тензора, который остается неизменным на протяжении нескольких шагов.
tensorflow::ops::Where	Изменяет форму квантованного тензора в соответствии с операцией Reshape.
tensorflow::ops::Where3	Выбирает элементы из `x` или `y` в зависимости от `condition` .
tensorflow::ops::WholeFileReader	Объект Reader, выводящий всё содержимое файла в виде значения.
tensorflow::ops::WriteFile	Записывает содержимое в файл по указанному в адресной строке имени файла.
tensorflow::ops::Xdivy	Возвращает 0, если x == 0, и x / y в противном случае, поэлементно.
tensorflow::ops::Xlog1py	Возвращает 0, если x == 0, и x * log1p(y) в противном случае, поэлементно.
tensorflow::ops::Xlogy	Возвращает 0, если x == 0, и x * log(y) в противном случае, поэлементно.
tensorflow::ops::ZerosLike	Возвращает тензор из нулей, имеющий ту же форму и тип, что и x.
tensorflow::ops::Zeta	Вычислите дзета-функцию Гурвица. \((x, q)\).

Типовые определения

Мул

Multiply Mul

Отрицательный

Negate Neg

ReduceAll

All ReduceAll

ReduceAny

Any ReduceAny

ReduceMax

Max ReduceMax

ReduceMean

Mean ReduceMean

СнижениеМин

Min ReduceMin

ReduceProd

Prod ReduceProd

ReduceSum

Sum ReduceSum

Под

Subtract Sub

Функции

AsNodeOut

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

AsNodeOutList

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

Аудиократкое содержание

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

Аудиократкое содержание

 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 не конечными значениями.

По умолчанию используется 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
)

ConstFromProto

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

Сводка изображений

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

Сводка изображений

 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
)

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 генерации изображений.

По умолчанию установлено значение 3.

tensorflow::ops

Краткое содержание

Типовые определения

Функции

Классы

Типовые определения

Мул

Отрицательный

ReduceAll

ReduceAny

ReduceMax

ReduceMean

СнижениеМин

ReduceProd

ReduceSum

Под

Функции

AsNodeOut

AsNodeOutList

Аудиократкое содержание

Аудиократкое содержание

Плохой цвет

Конст

Конст

Конст

ConstFromProto

Сводка изображений

Сводка изображений

MaxImages

MaxOutputs

узел

диапазон