Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
tensor akışı:: işlem:: KaydetV2
#include <io_ops.h> Tensörleri V2 kontrol noktası formatında kaydeder.
Özet
Varsayılan olarak adlandırılmış tensörleri tam olarak kaydeder. Arayan kişi tam tensörlerin belirli dilimlerini kaydetmek isterse, "şekil_ve_dilimler" boş olmayan dizeler olmalı ve buna uygun şekilde iyi biçimlendirilmiş olmalıdır.
Argümanlar:
- kapsam: Bir Kapsam nesnesi
- önek: Tek bir öğeye sahip olmalıdır. Tensörleri yazdığımız V2 kontrol noktasının öneki.
- tensör_isimleri: şekil {N}. Kaydedilecek tensörlerin adları.
- Shape_and_slices: şekil {N}. Kaydedilecek tensörlerin dilim özellikleri. Boş dizeler, bölümlenmemiş tensörler olduklarını gösterir.
- tensörler: Kaydedilecek
N tensör.
İade:
Genel özellikler
Kamu işlevleri
operatör::tensorflow::İşlem
operator::tensorflow::Operation() const
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 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```"]]
