সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: SaveV2
#include <io_ops.h> V2 চেকপয়েন্ট বিন্যাসে টেনসর সংরক্ষণ করে।
সারাংশ
ডিফল্টরূপে, নামযুক্ত টেনসরগুলি সম্পূর্ণরূপে সংরক্ষণ করে। যদি কলকারী সম্পূর্ণ টেনসরের নির্দিষ্ট স্লাইসগুলি সংরক্ষণ করতে চান, তাহলে "শেপ_এবং_স্লাইস" অ-খালি স্ট্রিং এবং অনুরূপভাবে সুগঠিত হওয়া উচিত।
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- উপসর্গ: একটি একক উপাদান থাকতে হবে। V2 চেকপয়েন্টের উপসর্গ যেখানে আমরা টেনসর লিখি।
- tensor_names: আকৃতি {N}। টেনসরগুলোর নাম সংরক্ষণ করতে হবে।
- shape_and_slices: আকৃতি {N}। টেনসরের স্লাইস স্পেস সংরক্ষণ করতে হবে। খালি স্ট্রিংগুলি নির্দেশ করে যে তারা অ-বিভাজন টেনসর।
- tensors:
N tensors সংরক্ষণ করতে.
রিটার্ন:
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
পাবলিক ফাংশন
অপারেটর::টেনসরফ্লো::অপারেশন
operator::tensorflow::Operation() const
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# tensorflow::ops::SaveV2 Class Reference\n\ntensorflow::ops::SaveV2\n=======================\n\n`#include \u003cio_ops.h\u003e`\n\nSaves tensors in V2 checkpoint format.\n\nSummary\n-------\n\nBy default, saves the named tensors in full. If the caller wishes to save specific slices of full tensors, \"shape_and_slices\" should be non-empty strings and correspondingly well-formed.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- prefix: Must have a single element. The prefix of the V2 checkpoint to which we write the tensors.\n- tensor_names: shape {N}. The names of the tensors to be saved.\n- shape_and_slices: shape {N}. The slice specs of the tensors to be saved. [Empty](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/empty#classtensorflow_1_1ops_1_1_empty) strings indicate that they are non-partitioned tensors.\n- tensors: `N` tensors to save.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- the created [Operation](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SaveV2](#classtensorflow_1_1ops_1_1_save_v2_1a1ffd5c412f4b1620ffbe3c2a4a8b5f56)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` prefix, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` tensor_names, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` shape_and_slices, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` tensors)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_save_v2_1aef163a3bab67f5acd5fade77d3998b72) | [Operation](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\n| ### Public functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------|\n| [operator::tensorflow::Operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_save_v2_1ae9919485ae23077f045387f5509adb41)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SaveV2\n\n```gdscript\n SaveV2(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input prefix,\n ::tensorflow::Input tensor_names,\n ::tensorflow::Input shape_and_slices,\n ::tensorflow::InputList tensors\n)\n``` \n\n### operator::tensorflow::Operation\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Operation() const \n```"]]
