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텐서플로우:: 작전:: 저장V2
#include <io_ops.h> V2 체크포인트 형식으로 텐서를 저장합니다.
요약
기본적으로 명명된 텐서 전체를 저장합니다. 호출자가 전체 텐서의 특정 조각을 저장하려는 경우 "shape_and_slices"는 비어 있지 않은 문자열이어야 하며 그에 따라 올바른 형식이어야 합니다.
인수:
- 범위: 범위 개체
- 접두사: 단일 요소가 있어야 합니다. 텐서를 작성하는 V2 체크포인트의 접두사입니다.
- tensor_names: 모양 {N}. 저장할 텐서의 이름입니다.
- Shape_and_slices: 모양 {N}. 저장할 텐서의 슬라이스 사양입니다. 빈 문자열은 분할되지 않은 텐서임을 나타냅니다.
- tensors: 저장할
N 개의 텐서.
보고:
공개 속성
공공 기능
연산자::텐서플로우::작업
operator::tensorflow::Operation() const
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최종 업데이트: 2025-07-26(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-07-26(UTC)"],[],[],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```"]]
