זרימת טנזור:: פעולות

תַקצִיר

הגדרות סוג
Mul	סוג-הגדרת Multiply
Neg	סוג-הגדרת Negate
ReduceAll	סוג-הגדרת All
ReduceAny	סוג-הגדרת Any
ReduceMax	סוג-הגדרת Max
ReduceMean	סוג-הגדרת Mean
ReduceMin	סוג-הגדרת Min
ReduceProd	סוג-הגדרת Prod
ReduceSum	סוג-הגדרת Sum
Sub	סוג-הגדרת Subtract

פונקציות
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 צבע לשימוש עבור פיקסלים עם ערכים לא סופיים.
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 מספר מקסימלי של רכיבי אצווה ליצירת תמונות עבורם.

שיעורים
tensorflow:: ops:: ביטול	העלה חריג כדי לבטל את התהליך בעת קריאה.
זרימת tensor:: ops:: שרירי בטן	מחשב את הערך המוחלט של טנזור.
tensorflow:: ops:: AccumulateNV2	מחזירה את הסכום לפי אלמנטים של רשימה של טנזורים.
tensorflow:: ops:: AccumulatorApplyGradient	מחיל גרדיאנט על אקומולטור נתון.
tensorflow:: ops:: AccumulatorNumAccumulated	מחזירה את מספר הגרדיאנטים המצטברים באקומולטורים הנתונים.
tensorflow:: ops:: AccumulatorSetGlobalStep	מעדכן את הפונקציה accumulator עם ערך חדש עבור global_step.
tensorflow:: ops:: AccumulatorTakeGradient	מחלץ את הגרדיאנט הממוצע ב- ConditionalAccumulator הנתון.
tensorflow:: ops:: Acos	מחשב את acos של x לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: אקוש	מחשב את הקוסינוס ההיפרבולי ההפוך של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: הוסף	מחזירה את x + y לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: AddManySparseToTensorsMap	הוסף SparseTensor מסוג N -minibatch ל- SparseTensorsMap , והחזר N ידיות.
tensorflow:: ops:: AddN	הוסף את כל טנזורי הקלט לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: AddSparseToTensorsMap	הוסף SparseTensor ל- SparseTensorsMap ומחזיר את ה- handle שלו.
זרימת tensor:: ops:: AddV2	מחזירה את x + y לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: התאמה של ניגודיות	כוונן את הניגודיות של תמונה אחת או יותר.
tensorflow:: ops:: AdjustHue	התאמת הגוון של תמונה אחת או יותר.
tensorflow:: ops:: התאמה של רוויה	כוונן את הרוויה של תמונה אחת או יותר.
tensorflow:: ops:: הכל	מחשב את ה"ו-לוגי" של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
tensorflow:: ops:: AllCandidateSampler	יוצר תוויות לדגימת מועמדים עם התפלגות יוניגרם נלמדת.
tensorflow:: ops:: זווית	מחזירה את הארגומנט של מספר מרוכב.
tensorflow:: ops:: כלשהו	מחשב את ה"או הלוגי" של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
tensorflow:: ops:: ApplyAdadelta	עדכון '*var' בהתאם לסכימת adadelta.
tensorflow:: ops:: ApplyAdagrad	עדכון '*var' בהתאם לסכימת adagrad.
tensorflow:: ops:: ApplyAdagradDA	עדכון '*var' בהתאם לסכימת האדגרד הפרוקסימלית.
tensorflow:: ops:: ApplyAdam	עדכון '*var' לפי אלגוריתם אדם.
tensorflow:: ops:: ApplyAddSign	עדכון '*var' בהתאם לעדכון AddSign.
tensorflow:: ops:: ApplyCenteredRMSProp	עדכון '*var' בהתאם לאלגוריתם RMSProp הממורכז.
tensorflow:: ops:: ApplyFtrl	עדכון '*var' בהתאם לסכימה Ftrl-proximal.
tensorflow:: ops:: ApplyFtrlV2	עדכון '*var' בהתאם לסכימה Ftrl-proximal.
tensorflow:: ops:: ApplyGradientDescent	עדכון '*var' על ידי חיסור 'alpha' * 'delta' ממנו.
tensorflow:: ops:: ApplyMomentum	עדכון '*var' בהתאם לסכימת המומנטום.
tensorflow:: ops:: ApplyPowerSign	עדכון '*var' בהתאם לעדכון AddSign.
tensorflow:: ops:: ApplyProximalAdagrad	עדכון '*var' ו-'*accum' בהתאם ל-FOBOS עם קצב הלמידה של Adagrad.
tensorflow:: ops:: ApplyProximalGradientDescent	עדכון '*var' כאלגוריתם FOBOS עם קצב למידה קבוע.
tensorflow:: ops:: ApplyRMSProp	עדכון '*var' בהתאם לאלגוריתם RMSProp.
tensorflow:: ops:: משוער שווה	מחזירה את ערך האמת של abs(xy) < סובלנות מבחינת אלמנטים.
tensorflow:: ops:: ArgMax	מחזירה את האינדקס עם הערך הגדול ביותר על פני ממדים של טנזור.
tensorflow:: ops:: ArgMin	מחזירה את האינדקס עם הערך הקטן ביותר על פני ממדים של טנזור.
tensorflow:: ops:: AsString	ממיר כל ערך בטנזור הנתון למחרוזות.
tensorflow:: ops:: אסין	מחשב את הסינוס הטריגנומטרי ההפוך של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: אסינה	מחשב את הסינוס ההיפרבולי ההפוך של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: טענה	טוען שהתנאי הנתון מתקיים.
tensorflow:: ops:: הקצאה	עדכן את 'ref' על ידי הקצאת 'value' אליו.
tensorflow:: ops:: AssignAdd	עדכן את 'ref' על ידי הוספת 'value' אליו.
tensorflow:: ops:: AssignSub	עדכון 'ref' על ידי הפחתת 'value' ממנו.
tensorflow:: ops:: אטאן	מחשב את הטנגנס הטריגנומטרי ההפוך של x לפי איבר.
זרימת tensor:: ops:: Atan2	מחשב את הארקטנגנס של y/x לפי איברים, תוך התחשבות בסימני הארגומנטים.
tensorflow:: ops:: אטאן	מחשבת את הטנגנס ההיפרבולי ההפוך של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: AvgPool	מבצע איגום ממוצעים על הקלט.
tensorflow:: ops:: AvgPool3D	מבצע איגום ממוצעים תלת-ממדי על הקלט.
tensorflow:: ops:: AvgPool3DGrad	מחשב גרדיאנטים של פונקציית איגום ממוצעת.
tensorflow:: ops:: מחסום	מגדיר מחסום שנמשך על פני ביצועי גרף שונים.
tensorflow:: ops:: BarrierClose	סוגר את המחסום הנתון.
tensorflow:: ops:: גודל מחסום לא שלם	מחשב את מספר האלמנטים הלא שלמים במחסום הנתון.
tensorflow:: ops:: BarrierInsertMany	עבור כל מפתח, מקצה את הערך המתאים לרכיב שצוין.
tensorflow:: ops:: BarrierReadySize	מחשב את מספר האלמנטים השלמים במחסום הנתון.
tensorflow:: ops:: BarrierTakeMany	לוקח את המספר הנתון של אלמנטים שהושלמו ממחסום.
tensorflow:: ops:: BatchMatMul	מכפיל פרוסות של שני טנזורים בקבוצות.
tensorflow:: ops:: BatchMatMulV2	מכפיל פרוסות של שני טנזורים בקבוצות.
tensorflow:: ops:: BatchToSpace	BatchToSpace עבור טנזורים 4-ממדיים מסוג T.
tensorflow:: ops:: BatchToSpaceND	BatchToSpace עבור טנזורים ND מסוג T.
tensorflow:: ops:: Betainc	חשב את אינטגרל הבטא הלא שלם המסודר \(I_x(a, b)\).
tensorflow:: ops:: BiasAdd	מוסיף bias value .
tensorflow:: ops:: BiasAddGrad	הפעולה לאחור עבור "BiasAdd" על טנזור ה-"bias".
tensorflow:: ops:: Bincount	סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלם.
tensorflow:: ops:: Bitcast	Bitcast מבצע הטנזור מסוג אחד לאחר מבלי להעתיק נתונים.
tensorflow:: ops:: BroadcastDynamicShape	החזר את הצורה של s0 op s1 באמצעות broadcast.
tensorflow:: ops:: BroadcastTo	שידור מערך עבור צורה תואמת.
tensorflow:: ops:: דליזציה	מחלק 'קלט' לפי 'גבולות'.
tensorflow:: ops:: יצוק	הפיכת x מסוג SrcT ל-y של DstT.
tensorflow:: ops:: תקרה	מחזירה את המספר השלם הקטן ביותר מבחינת אלמנטים, שאינו קטן מ-x.
tensorflow:: ops:: CheckNumerics	בודק טנזור עבור ערכי NaN ו-Inf.
tensorflow:: ops:: ClipByValue	קוצץ ערכי טנזור למינימום ומקסימום שצוינו.
tensorflow:: ops:: דיכוי לא מקסימלי משולב	בוחר בתאווה קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של ניקוד.
tensorflow:: ops:: CompareAndBitpack	השווה ערכי input threshold וארוז את הביטים המתקבלים לתוך uint8 .
זרימת טנזור:: פעולות:: מורכבת	ממירה שני מספרים ממשיים למספר מרוכב.
tensorflow:: ops:: ComplexAbs	מחשב את הערך המוחלט המרוכב של טנזור.
tensorflow:: ops:: ComputeAccidentalHits	מחשב את המזהים של המיקומים ב-sampled_candidates התואמים ל-true_labels.
tensorflow:: ops:: קונקט	משרשר טנזורים לאורך מימד אחד.
tensorflow:: ops:: מצבר מותנה	צובר מותנה לאיסוף גרדיאנטים.
tensorflow:: ops:: Conj	מחזירה את הצומד המרוכב של מספר מרוכב.
tensorflow:: ops:: צימוד, טרנספוזציה	ערבבו את המימדים של x לפי תמורה וצמדו את התוצאה.
tensorflow:: ops:: ControlTrigger	לא עושה כלום.
tensorflow:: ops:: Conv2D	מחשב קונבולוציה דו-ממדית בהינתן input קלט filter 4-ממדיים.
tensorflow:: ops:: Conv2DBackpropFilter	מחשב את גרדיאנטי הקונבולוציה ביחס למסנן.
tensorflow:: ops:: Conv2DBackpropInput	מחשב את גרדיאנטי הקונבולוציה ביחס לקלט.
tensorflow:: ops:: Conv3D	מחשב קונבולוציה תלת-ממדית בהינתן input קלט filter 5-ממדיים.
tensorflow:: ops:: Conv3DBackpropFilterV2	מחשב את הגרדיאנטים של קונבולוציה תלת-ממדית ביחס למסנן.
tensorflow:: ops:: Conv3DBackpropInputV2	מחשב את הגרדיאנטים של קונבולוציה תלת-ממדית ביחס לקלט.
זרימת טנזור:: פעולות:: קוס	מחשב את ה-cos של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: קוש	מחשב את הקוסינוס ההיפרבולי של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: CountUpTo	מגדיל את ה-'ref' עד שהוא מגיע ל-'limit'.
tensorflow:: ops:: CropAndResize	מחלץ חתכים מטנזור תמונת הקלט ומשנה את גודלם.
tensorflow:: ops:: CropAndResizeGradBoxes	מחשב את הגרדיאנט של הפונקציה crop_and_resize עבור טנזור תיבות הקלט.
tensorflow:: ops:: CropAndResizeGradImage	מחשב את הגרדיאנט של הפונקציה crop_and_resize עבור טנזור תמונת הקלט.
tensorflow:: ops:: Cross	חשב את המכפלה הצולבת הזוגית.
tensorflow:: ops:: Cumprod	חשב את המכפלה המצטברת של הטנזור x לאורך axis .
tensorflow:: ops:: Cumsum	חשב את הסכום המצטבר של הטנזור x לאורך axis .
tensorflow:: ops:: DataFormatDimMap	מחזירה את אינדקס הממדים בפורמט נתוני היעד הנתון ב-.
tensorflow:: ops:: DataFormatVecPermute	מחזירה את הווקטור/טנזור המותאם בפורמט נתוני היעד הנתון.
tensorflow:: ops:: DebugGradientIdentity	אופרציית זהות עבור ניפוי שגיאות גרדיאנט.
tensorflow:: ops:: DebugGradientRefIdentity	אופרציית זהות עבור ניפוי שגיאות גרדיאנט.
tensorflow:: ops:: DecodeAndCropJpeg	פענוח וחיתוך של תמונה מקודדת JPEG לטנזור uint8.
tensorflow:: ops:: DecodeBase64	פענח מחרוזות מקודדות base64 בטוחות לאינטרנט.
tensorflow:: ops:: DecodeBmp	פענח את הפריים הראשון של תמונה מקודדת BMP לטנזור uint8.
tensorflow:: ops:: DecodeCSV	המרת רשומות CSV לטנזורים.
tensorflow:: ops:: DecodeCompressed	פירוק מחרוזות.
tensorflow:: ops:: DecodeGif	פענח את המסגרת/ות של תמונה מקודדת GIF לטנזור uint8.
tensorflow:: ops:: DecodeJSONדוגמה	המרת רשומות דוגמה מקודדות JSON למחרוזות מאגר פרוטוקול בינאריות.
tensorflow:: ops:: DecodeJpeg	פענוח תמונה מקודדת JPEG לטנזור uint8.
tensorflow:: ops:: DecodePaddedRaw	פרש מחדש את הבייטים של מחרוזת כווקטור של מספרים.
tensorflow:: ops:: DecodePng	פענח תמונה מקודדת PNG לטנזור uint8 או uint16.
tensorflow:: ops:: DecodeRaw	פרש מחדש את הבייטים של מחרוזת כווקטור של מספרים.
tensorflow:: ops:: DeepCopy	יוצר עותק של x .
tensorflow:: ops:: DeleteSessionTensor	מחק את הטנזור שצוין על ידי ה-handle שלו בסשן.
tensorflow:: ops:: DenseBincount	סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלם.
tensorflow:: ops:: עומק למרחב	DepthToSpace עבור טנזורים מסוג T.
tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNative	מחשב קונבולוציה דו-ממדית לעומק בהינתן input קלט filter 4-ממדיים.
tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter	מחשב את הגרדיאנטים של קונבולוציה לעומק ביחס למסנן.
tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNativeBackpropInput	מחשב את הגרדיאנטים של קונבולוציה לעומק ביחס לקלט.
tensorflow:: ops:: דה-קוונטיזציה	דה-קוונטיזציה של טנזור ה'קלט' לטנזור צף או טנזור bfloat16.
tensorflow:: ops:: ביטול סידור של כמות גדולה של דלילות	ביטול סידור וחיבור של SparseTensors ממיני-אצווה סידורית.
tensorflow:: ops:: ביטול סידור דליל	ביטול סידור של אובייקטי SparseTensor .
tensorflow:: ops:: DestroyTemporaryVariable	משמיד את המשתנה הזמני ומחזיר את ערכו הסופי.
tensorflow:: ops:: אבחון	מחזירה טנזור אלכסוני עם ערכי אלכסון נתונים.
tensorflow:: ops:: DiagPart	מחזירה את החלק האלכסוני של הטנזור.
tensorflow:: ops:: דיגמה	מחשב את Psi, הנגזרת של Lgamma (הלוגריתם של הערך המוחלט של).
זרימת tensor:: ops:: התרחבות דו-ממדית	מחשב את התרחבות גווני האפור של input 4-ממדיים filter תלת-ממדיים.
tensorflow:: ops:: Dilation2DBackpropFilter	מחשב את הגרדיאנט של ההתרחבות הדו-ממדית המורפולוגית ביחס למסנן.
tensorflow:: ops:: Dilation2DBackpropInput	מחשב את הגרדיאנט של ההתרחבות הדו-ממדית המורפולוגית ביחס לקלט.
tensorflow:: ops:: Div	מחזירה את x / y לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: DivNoNan	מחזירה 0 אם המכנה הוא אפס.
tensorflow:: ops:: DrawBoundingBoxes	צייר תיבות תוחמות על קבוצת תמונות.
tensorflow:: ops:: DrawBoundingBoxesV2	צייר תיבות תוחמות על קבוצת תמונות.
tensorflow:: ops:: מחיצה דינמית	מחלק data לטנזורים של num_partitions באמצעות אינדקסים partitions .
tensorflow:: ops:: DynamicStitch	שלבו את הערכים מטנזורי data לטנזור יחיד.
tensorflow:: ops:: EditDistance	מחשב את מרחק העריכה של לבנשטיין (אולי מנורמל).
tensorflow:: ops:: Elu	מחשבת ערך ליניארי אקספוננציאלי: exp(features) - 1 אם < 0, features אחרת.
tensorflow:: ops:: ריק	יוצר טנזור עם הצורה הנתונה.
tensorflow:: ops:: EncodeBase64	קידוד מחרוזות לפורמט base64 בטוח לאינטרנט.
tensorflow:: ops:: קידוד Jpeg	קידוד JPEG של תמונה.
tensorflow:: ops:: קידודJpegVariableQuality	קידוד JPEG של תמונת קלט עם איכות דחיסה שסופקה.
tensorflow:: ops:: EncodePng	קידוד PNG של תמונה.
tensorflow:: ops:: EnsureShape	מוודא שצורת הטנזור תואמת את הצורה הצפויה.
זרימת tensor:: ops:: שווה	מחזירה את ערך האמת של (x == y) לפי אלמנט.
tensorflow:: ops:: Erf	מחשב את פונקציית השגיאה של גאוס של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: Erfc	מחשב את פונקציית השגיאה המשלימה של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: Erfinv	משימה: הוסף מסמך.
tensorflow:: ops:: EuclideanNorm	מחשב את הנורמה האוקלידית של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
tensorflow:: ops:: Exp	מחשב את הערך האקספוננציאלי של x לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: ExpandDims	מוסיף ממד של 1 לצורת טנזור.
זרימת טנזור:: פעולות:: ניסוי 1	מחשב exp(x) - 1 לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: הצצה לחלץ	מחלץ הצצה מטנזור הקלט.
tensorflow:: ops:: ExtractImagePatches	לחלץ patches images ולהכניס אותם לממד הפלט "עומק".
tensorflow:: ops:: ExtractJpegShape	חלץ את פרטי הצורה של תמונה מקודדת JPEG.
tensorflow:: ops:: ExtractVolumePatches	לחלץ patches input ולהכניס אותם לממד הפלט "עומק".
tensorflow:: ops:: FIFOQueue	תור שמייצר אלמנטים בסדר "נכנס ראשון, יוצא ראשון".
tensorflow:: ops:: עובדה	פלט עובדה על פקטוריאלים.
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxArgs	בצע כימות מזויף של טנזור 'inputs', הקלד float לטנזור 'outputs' מאותו סוג.
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	חשב גרדיאנטים עבור פעולת FakeQuantWithMinMaxArgs .
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVars	בצע כימות מזויף של טנזור 'הקלטות' מסוג float באמצעות סקלרים צפים גלובליים.
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVarsGradient	חשב גרדיאנטים עבור פעולת FakeQuantWithMinMaxVars .
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	בצע כימות מזויף של טנזור ה'קלטים' מסוג float באמצעות ציפים לכל ערוץ.
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient	חשב גרדיאנטים עבור פעולת FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel .
tensorflow:: ops:: מילוי	יוצר טנזור מלא בערך סקלרי.
tensorflow:: ops:: טביעת אצבע	מייצר ערכי טביעות אצבע.
tensorflow:: ops:: קורא רשומות באורך קבוע	קורא שמפיק רשומות באורך קבוע מקובץ.
tensorflow:: ops:: FixedUnigramCandidateSampler	יוצר תוויות לדגימת מועמדים עם התפלגות יוניגרם נלמדת.
זרימת tensor:: ops:: רצפה	מחזירה את המספר השלם הגדול ביותר מבחינת אלמנטים שאינו גדול מ-x.
tensorflow:: ops:: FloorDiv	מחזירה את x // y לפי אלמנט.
tensorflow:: ops:: FloorMod	מחזירה שארית לפי איברים של חילוק.
tensorflow:: ops:: FractionalAvgPool	מבצע איגום ממוצע חלקי על הקלט.
tensorflow:: ops:: FractionalMaxPool	מבצע איגום מקסימלי חלקי על הקלט.
tensorflow:: ops:: FusedBatchNorm	נורמליזציה של אצווה.
tensorflow:: ops:: FusedBatchNormGrad	גרדיאנט לנורמליזציה של אצווה.
tensorflow:: ops:: FusedBatchNormGradV2	גרדיאנט לנורמליזציה של אצווה.
tensorflow:: ops:: FusedBatchNormGradV3	גרדיאנט לנורמליזציה של אצווה.
tensorflow:: ops:: FusedBatchNormV2	נורמליזציה של אצווה.
tensorflow:: ops:: FusedBatchNormV3	נורמליזציה של אצווה.
tensorflow:: ops:: FusedPadConv2D	מבצע ריפוד כתהליך מקדים במהלך קונבולוציה.
tensorflow:: ops:: FusedResizeAndPadConv2D	מבצע שינוי גודל וריפוד כתהליך מקדים במהלך קונבולוציה.
tensorflow:: ops:: איסוף	איסוף פרוסות params לפי indices .
tensorflow:: ops:: GatherNd	איסוף פרוסות params לתוך טנזור עם צורה שצוינה על ידי indices .
tensorflow:: ops:: GatherV2	אסוף פרוסות params ציר axis לפי indices .
tensorflow:: ops:: GetSessionHandle	אחסן את טנזור הקלט במצב של הסשן הנוכחי.
tensorflow:: ops:: GetSessionHandleV2	אחסן את טנזור הקלט במצב של הסשן הנוכחי.
tensorflow:: ops:: GetSessionTensor	קבל את ערך הטנזור שצוין על ידי הידית שלו.
tensorflow:: ops:: גדול יותר	מחזירה את ערך האמת של (x > y) לפי איברים.
tensorflow:: ops:: GreaterEqual	מחזירה את ערך האמת של (x >= y) לפי אלמנט.
tensorflow:: ops:: GuaranteeConst	נותן ערובה לזמן הריצה של TF שטנזור הקלט הוא קבוע.
tensorflow:: ops:: HSVToRGB	המר תמונה אחת או יותר מ-HSV ל-RGB.
tensorflow:: ops:: היסטוגרמהרוחב קבוע	החזרת היסטוגרמה של ערכים.
tensorflow:: ops:: היסטוגרמה סיכום	מפיק מאגר פרוטוקול Summary עם היסטוגרמה.
tensorflow:: ops:: זהות	החזרת טנזור בעל צורה ותוכן זהים לטנזור או לערך הקלט.
tensorflow:: ops:: זהותN	מחזירה רשימה של טנזורים בעלי צורות ותוכן זהים לקלט.
tensorflow:: ops:: קורא זהויות	קורא שמפיק את העבודה בתור גם כמפתח וגם כערך.
tensorflow:: ops:: איגמה	חשב את פונקציית גמא הלא שלמה המסודרת התחתונה P(a, x) .
tensorflow:: ops:: Igammac	חשב את פונקציית הגמא העליונה הלא שלמה Q(a, x) .
tensorflow:: ops:: תמונה	מחזירה את החלק המדומה של מספר מרוכב.
tensorflow:: ops:: בלתי משתנה	מחזירה טנזור בלתי משתנה מאזור הזיכרון.
tensorflow:: ops:: InTopK	מציין האם המטרות נמצאות בתחזיות K המובילות.
tensorflow:: ops:: InTopKV2	מציין האם המטרות נמצאות בתחזיות K המובילות.
tensorflow:: ops:: InplaceAdd	מוסיף v לשורות שצוינו של x.
tensorflow:: ops:: InplaceSub	מחסר v לשורות מוגדרות של x .
tensorflow:: ops:: InplaceUpdate	מעדכן את השורות 'i' שצוינו בערכים 'v'.
tensorflow:: ops:: Inv	מחשב את ההופכי של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: InvertPermutation	מחשב את התמורה ההפוכה של טנזור.
tensorflow:: ops:: IsFinite	מחזירה אילו אלמנטים של x הם סופיים.
tensorflow:: ops:: IsInf	מחזירה אילו איברים של x הם Inf.
tensorflow:: ops:: IsNan	מחזירה אילו איברים של x הם NaN.
tensorflow:: ops:: IsVariableInitialized	בודק האם טנזור אותחל.
tensorflow:: ops:: L2Loss	אובדן L2.
tensorflow:: ops:: LMDBReader	קורא שמפיק את הרשומות מקובץ LMDB.
tensorflow:: ops:: LRN	נורמליזציה של תגובה מקומית.
tensorflow:: ops:: LearnedUnigramCandidateSampler	יוצר תוויות לדגימת מועמדים עם התפלגות יוניגרם נלמדת.
tensorflow:: ops:: פחות	מחזירה את ערך האמת של (x < y) לפי איברים.
tensorflow:: ops:: LessEqual	מחזירה את ערך האמת של (x <= y) לפי אלמנט.
tensorflow:: ops:: Lgamma	מחשב את הלוגריתם של הערך המוחלט של Gamma(x) לפי אלמנט.
tensorflow:: ops:: Log	מחשב את הלוגריתם הטבעי של x לפי איברים.
זרימת טנזור:: פעולות:: Log1p	מחשב את הלוגריתם הטבעי של (1 + x) לפי איברים.
tensorflow:: ops:: LogSoftmax	מחשב רישום הפעלות של softmax.
tensorflow:: ops:: LogUniformCandidateSampler	יוצר תוויות לדגימת מועמדים עם התפלגות אחידה-לוגריתמית.
tensorflow:: ops:: LogicalAnd	מחזירה את ערך האמת של x ו-y לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: LogicalNot	מחזירה את ערך האמת של NOT x לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: LogicalOr	מחזירה את ערך האמת של x או y לפי אלמנט.
tensorflow:: ops:: LoopCond	מעביר את הקלט לפלט.
tensorflow:: ops:: MapClear	Op מסיר את כל האלמנטים במכולה הבסיסית.
tensorflow:: ops:: גודל מפה לא שלם	הפונקציה Op מחזירה את מספר האלמנטים הלא שלמים במכולה הבסיסית.
tensorflow:: ops:: MapPeek	Op מציץ על הערכים במפתח שצוין.
tensorflow:: ops:: גודל מפה	הפונקציה Op מחזירה את מספר האלמנטים במכולה הבסיסית.
tensorflow:: ops:: MapStage	שלב (מפתח, ערכים) במכולה הבסיסית אשר מתנהג כמו טבלת גיבוב.
tensorflow:: ops:: MapUnstage	הפונקציה Op מסירה ומחזירה את הערכים המשויכים למפתח.
tensorflow:: ops:: MapUnstageNoKey	הפונקציה מסירה ומחזירה ערך אקראי (מפתח, ערך).
tensorflow:: ops:: MatMul	הכפל את המטריצה ​​"a" במטריצה ​​"b".
tensorflow:: ops:: קבצי התאמה	מחזירה את קבוצת הקבצים התואמים תבנית glob אחת או יותר.
tensorflow:: ops:: MatrixBandPart	העתק טנזור המגדיר כל דבר מחוץ לפס מרכזי בכל מטריצה ​​פנימית ביותר לאפס.
tensorflow:: ops:: MatrixDiag	מחזירה טנזור אלכסוני מחולק באצווה עם ערכי אלכסון מחולקים נתונים.
tensorflow:: ops:: MatrixDiagPart	מחזירה את החלק האלכסוני המעובד של טנזור מעובד.
tensorflow:: ops:: MatrixDiagPartV2	מחזירה את החלק האלכסוני המעובד של טנזור מעובד.
tensorflow:: ops:: MatrixDiagPartV3	מחזירה את החלק האלכסוני המעובד של טנזור מעובד.
tensorflow:: ops:: MatrixDiagV2	מחזירה טנזור אלכסוני מחולק באצווה עם ערכי אלכסון מחולקים באצווה נתונים.
tensorflow:: ops:: MatrixDiagV3	מחזירה טנזור אלכסוני מחולק באצווה עם ערכי אלכסון מחולקים באצווה נתונים.
tensorflow:: ops:: MatrixSetDiag	מחזירה טנזור מטריצה ​​מחולק באצווה עם ערכי אלכסון חדשים מחולקים באצווה.
tensorflow:: ops:: MatrixSetDiagV2	מחזירה טנזור מטריצה ​​מחולק באצווה עם ערכי אלכסון חדשים מחולקים באצווה.
tensorflow:: ops:: MatrixSetDiagV3	מחזירה טנזור מטריצה ​​מחולק באצווה עם ערכי אלכסון חדשים מחולקים באצווה.
tensorflow:: ops:: מקסימום	מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
tensorflow:: ops:: MaxPool	מבצע איגום מקסימלי על הקלט.
tensorflow:: ops:: MaxPool3D	מבצע איגום תלת-ממדי מקסימלי על הקלט.
tensorflow:: ops:: MaxPool3DGrad	מחשב גרדיאנטים של פונקציית איגום בתלת-ממד מקסימלי.
tensorflow:: ops:: MaxPool3DGradGrad	מחשבת גרדיאנטים מסדר שני של פונקציית maxpooling.
tensorflow:: ops:: MaxPoolGradGrad	מחשבת גרדיאנטים מסדר שני של פונקציית maxpooling.
tensorflow:: ops:: MaxPoolGradGradV2	מחשבת גרדיאנטים מסדר שני של פונקציית maxpooling.
tensorflow:: ops:: MaxPoolGradGradWithArgmax	מחשבת גרדיאנטים מסדר שני של פונקציית maxpooling.
tensorflow:: ops:: MaxPoolGradV2	מחשבת גרדיאנטים של פונקציית maxpooling.
tensorflow:: ops:: MaxPoolV2	מבצע איגום מקסימלי על הקלט.
tensorflow:: ops:: MaxPoolWithArgmax	מבצע איגום מקסימלי על הקלט והפלט הן ערכים מקסימליים והן אינדקסים.
tensorflow:: ops:: מקסימום	מחזירה את המקסימום של x ו-y (כלומר
זרימת טנזור:: פעולות:: ממוצע	מחשב את ממוצע האלמנטים על פני ממדים של טנזור.
tensorflow:: ops:: מיזוג	מעביר את הערך של טנזור זמין inputs output .
tensorflow:: ops:: MergeSummary	מאחד תקצירים.
tensorflow:: ops:: MergeV2Checkpoints	ספציפי לפורמט V2: ממזג את קבצי המטא-דאטה של ​​נקודות ביקורת מפוצלות.
זרימת tensor:: ops:: מינימום	מחשב את המינימום של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
tensorflow:: ops:: מינימום	מחזירה את המינימום של x ו-y (כלומר
tensorflow:: ops:: MirrorPad	ממלא טנזור בערכים שקופים.
tensorflow:: ops:: Mod	מחזירה שארית לפי איברים של חילוק.
tensorflow:: ops:: MulNoNan	מחזירה את x * y לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: רב-נומי	שואב דגימות מהתפלגות רב-נומית.
tensorflow:: ops:: הכפל	מחזירה את x * y לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: Ndtri	משימה: הוסף מסמך.
tensorflow:: ops:: שלילה	מחשב ערך שלילי מספרי לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: הבאאחרי	מחזירה את הערך הבא הניתן לייצוג של x1 בכיוון x2 , לפי אלמנט.
tensorflow:: ops:: הבאאיטרציה	הופך את הקלט שלו לזמין לאיטרציה הבאה.
tensorflow:: ops:: ללא פעולה	לא עושה כלום.
tensorflow:: ops:: דיכוי לא מקסימלי	בוחר בתאווה קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של ניקוד.
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV2	בוחר בתאווה קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של ניקוד.
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV3	בוחר בתאווה קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של ניקוד.
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV4	בוחר בתאווה קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של ניקוד.
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV5	בוחר בתאווה קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של ניקוד.
tensorflow:: ops:: דיכוי לא מקסימלי עם חפיפות	בוחר בתאווה קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של ניקוד.
tensorflow:: ops:: לא שווה	מחזירה את ערך האמת של (x != y) לפי אלמנט.
tensorflow:: ops:: אלמנט N	מוצא ערכים של סטטיסטיקה מסדר n עבור הממד האחרון.
tensorflow:: ops:: OneHot	מחזירה טנזור בעל ערך חם אחד.
tensorflow:: ops:: OnesLike	מחזירה טנזור של אחדות בעלי צורה וסוג זהים ל-x.
tensorflow:: ops:: OrderedMapClear	Op מסיר את כל האלמנטים במכולה הבסיסית.
tensorflow:: ops:: OrderedMapSizeלא גמור	הפונקציה Op מחזירה את מספר האלמנטים הלא שלמים במכולה הבסיסית.
tensorflow:: ops:: OrderedMapPeek	Op מציץ על הערכים במפתח שצוין.
tensorflow:: ops:: גודל מפה מסודר	הפונקציה Op מחזירה את מספר האלמנטים במכולה הבסיסית.
tensorflow:: ops:: OrderedMapStage	שלב (מפתח, ערכים) במכולה הבסיסית אשר מתנהג כמו פקודה מסודרת.
tensorflow:: ops:: OrderedMapUnstage	הפונקציה Op מסירה ומחזירה את הערכים המשויכים למפתח.
tensorflow:: ops:: OrderedMapUnstageNoKey	הפונקציה Op מסירה ומחזירה את האלמנט (key, value) עם הקטן ביותר.
tensorflow:: ops:: Pad	ממלא טנזור באפסים.
זרימת tensor:: ops:: PadV2	מרפד טנזור.
tensorflow:: ops:: ריפודFIFOQueue	תור שמייצר אלמנטים בסדר "נכנס ראשון, יוצא ראשון".
tensorflow:: ops:: ParallelConcat	משרשר רשימה של N טנזורים לאורך המימד הראשון.
tensorflow:: ops:: ParallelDynamicStitch	שלבו את הערכים מטנזורי data לטנזור יחיד.
tensorflow:: ops:: פרמטריזציה קטומה רגילה	מפיק ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית.
tensorflow:: ops:: ניתוחדוגמה	הופך וקטור של המוח. דוגמה לפרוטו (כמחרוזות) לטנזורים מסוגים שונים.
tensorflow:: ops:: ניתוחדוגמהV2	הופך וקטור של tf.Example פרוטו (כמחרוזות) לטנזורים מסוגים שונים.
tensorflow:: ops:: ניתוחרצףדוגמה	הופך וקטור של פרוטוקולים (כמחרוזות) לרצף מסוג brain.SequenceExample לטנזורים מסוג Typed.
tensorflow:: ops:: ניתוחרצףדוגמהV2	הופך וקטור של פרוטו tf.io.SequenceExample (כמחרוזות) לטנזורים מסוג Typed.
tensorflow:: ops:: ניתוח דוגמה אחת	הופך פרוטו tf.Example (כמחרוזת) לטנזורים מסוג Typed.
tensorflow:: ops:: ניתוח רצף יחיד דוגמה	הופך מוח סקלרי. רצף דוגמה פרוטו (כמחרוזות) לטנזורים מסוגים שונים.
tensorflow:: ops:: ניתוח טנסור	הופך פרוטו של tensorflow.TensorProto מסודר לטנסור .
tensorflow:: ops:: מציין מיקום	אופציה מסוג placeholder עבור ערך שיוזן לחישוב.
tensorflow:: ops:: PlaceholderWithDefault	פעולה מסוג placeholder שעוברת דרך input כאשר הפלט שלה אינו מוזן.
tensorflow:: ops:: פוליגמה	חשב את פונקציית הפוליגמה \(^{(n)}(x)\).
tensorflow:: ops:: Pow	מחשב את החזקה של ערך אחד לעומת ערך אחר.
tensorflow:: ops:: PreventGradient	אופרציית זהות שמפעילה שגיאה אם ​​מתבקש גרדיאנט.
tensorflow:: ops:: הדפסה	מדפיס רשימה של טנזורים.
tensorflow:: ops:: PrintV2	מדפיס סקלר מחרוזת.
tensorflow:: ops:: PriorityQueue	תור המייצר אלמנטים ממוינים לפי ערך הרכיב הראשון.
tensorflow:: ops:: Prod	מחשב את מכפלת האלמנטים על פני ממדים של טנזור.
tensorflow:: ops:: QuantizeAndDequantizeV2	מבצע קוונטיזציה ואז דה-קוונטיזציה של טנזור.
tensorflow:: ops:: QuantizeAndDequantizeV3	מבצע קוונטיזציה ואז דה-קוונטיזציה של טנזור.
tensorflow:: ops:: QuantizeDownAndShrinkRange	המר את טנזור ה'קלט' הכמותי ל'פלט' בעל רמת דיוק נמוכה יותר, באמצעות ה-.
tensorflow:: ops:: QuantizeV2	לכמת את טנזור ה'קלט' מסוג float לטנזור 'פלט' מסוג 'T'.
tensorflow:: ops:: QuantizedAdd	מחזירה את הפונקציות x + y לפי אלמנטים, תוך עבודה על מאגרים כמותיים.
tensorflow:: ops:: מאגר ממוצעים כמותי	מייצר את המאגר הממוצע של טנזור הקלט עבור סוגים כמותיים.
tensorflow:: ops:: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization	נורמליזציה של אצווה כמותית.
tensorflow:: ops:: QuantizedBiasAdd	מוסיף 'הטיה' של הטנזור ל'קלט' של הטנזור עבור טיפוסים קוונטיים.
tensorflow:: ops:: QuantizedConcat	משרשר טנזורים כמותיים לאורך מימד אחד.
tensorflow:: ops:: QuantizedConv2D	מחשב קונבולוציה דו-ממדית בהינתן טנזורי קלט ומסנן 4-ממדיים כמותיים.
tensorflow:: ops:: QuantizedInstanceNorm	נורמליזציה של מופע כמותי.
tensorflow:: ops:: QuantizedMatMul	בצע כפל מטריצה ​​​​כמותית של a במטריצה b .
tensorflow:: ops:: מאגר מקסימלי כמותי	מייצר את המאגר המקסימלי של טנזור הקלט עבור סוגים כמותיים.
tensorflow:: ops:: QuantizedMul	מחזירה את x * y לפי אלמנטים, תוך עבודה על מאגרים כמותיים.
tensorflow:: ops:: QuantizedRelu	מחשבת פונקציות ליניאריות מתוקנות כמותית: max(features, 0)
tensorflow:: ops:: QuantizedRelu6	מחשבת ליניארית מתוקנת כמותית 6: min(max(features, 0), 6)
tensorflow:: ops:: QuantizedReluX	מחשב את הערך הלינארי הכמותי והמתוקן X: min(max(features, 0), max_value)
tensorflow:: ops:: QuantizedResizeBilinar	שינוי size images קוונטיות באמצעות אינטרפולציה דו-לינארית קוונטית.
tensorflow:: ops:: סגירת תור	סוגר את התור הנתון.
tensorflow:: ops:: תורהסרת תור	מסיר מהתור צ'אטל של טנזור אחד או יותר מהתור הנתון.
tensorflow:: ops:: תורהסרת תוררבים	מסיר n זוגות של טנזור אחד או יותר מהתור הנתון.
tensorflow:: ops:: תורהסר את התור עד	מסיר n זוגות של טנזור אחד או יותר מהתור הנתון.
tensorflow:: ops:: תורהוספה לתור	מכניס לתור צ'אטל של טנזור אחד או יותר בתור הנתון.
tensorflow:: ops:: תורהוסף לתוררבים	מכניס לתור אפס או יותר צ'אפל של טנזור אחד או יותר בתור הנתון.
tensorflow:: ops:: התור סגור	מחזירה אמת אם התור סגור.
tensorflow:: ops:: התור סגור V2	מחזירה אמת אם התור סגור.
tensorflow:: ops:: גודל תור	מחשב את מספר האלמנטים בתור הנתון.
tensorflow:: ops:: RGBToHSV	ממיר תמונה אחת או יותר מ-RGB ל-HSV.
tensorflow:: ops:: RaggedBincount	סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלם.
tensorflow:: ops:: RandomGamma	מפיק ערכים אקראיים מהתפלגות גמא המתוארת על ידי אלפא.
tensorflow:: ops:: אקראי רגיל	מפיק ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית.
tensorflow:: ops:: RandomPoissonV2	מפיק ערכים אקראיים מהתפלגות פואסון המתוארת/ות לפי קצב.
tensorflow:: ops:: RandomShuffle	מערבבת באופן אקראי טנזור לאורך המימד הראשון שלו.
tensorflow:: ops:: תור אקראי ערבוב	תור שמסדר באופן אקראי את האלמנטים.
tensorflow:: ops:: RandomUniform	מפיק ערכים אקראיים מהתפלגות אחידה.
tensorflow:: ops:: RandomUniformInt	מפיק מספרים שלמים אקראיים מהתפלגות אחידה.
טווח tensorflow:: ops::	יוצר רצף של מספרים.
tensorflow:: ops:: קריאה של קובץ	קורא ופולט את כל התוכן של שם קובץ הקלט.
tensorflow:: ops:: ReaderNumRecordsProduced	מחזירה את מספר הרשומות שקורא זה יצר.
tensorflow:: ops:: ReaderNumWorkUnitsהושלמו	מחזירה את מספר יחידות העבודה שקורא זה סיים לעבד.
tensorflow:: ops:: ReaderRead	מחזירה את הרשומה הבאה (זוג מפתח, ערך) שנוצרה על ידי קורא.
tensorflow:: ops:: ReaderReadUpTo	מחזירה עד זוגות num_records (מפתח, ערך) שנוצרו על ידי קורא.
tensorflow:: ops:: ReaderReset	שחזור קורא למצבו הנקי הראשוני.
tensorflow:: ops:: מצב שחזור קורא	שחזור קורא למצב שנשמר בעבר.
tensorflow:: ops:: ReaderSerializeState	צור טנזור מחרוזת המקודד את המצב של קורא.
tensorflow:: ops:: אמיתי	מחזירה את החלק הממשי של מספר מרוכב.
tensorflow:: ops:: RealDiv	מחזירה את x / y לפי אלמנטים עבור טיפוסים אמיתיים.
tensorflow:: ops:: הדדי	מחשב את ההופכי של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: RecordInput	פולט רשומות אקראיות.
tensorflow:: ops:: ReduceJoin	מחבר טנזור של מחרוזת על פני הממדים הנתונים.
tensorflow:: ops:: RefNextIteration	הופך את הקלט שלו לזמין לאיטרציה הבאה.
tensorflow:: ops:: RefSelect	מעביר את אלמנט index ה- של inputs output .
tensorflow:: ops:: RefSwitch	מעביר את data טנזור ה-ref ליציאת הפלט שנקבעה על ידי pred .
tensorflow:: ops:: RegexFullMatch	בדוק אם הקלט תואם את תבנית ה-regex.
tensorflow:: ops:: RegexReplace	מחליף התאמות של ביטוי רגולרי של pattern input במחרוזת החלופית שסופקה ב- rewrite .
tensorflow:: ops:: Relu	מחשבת ליניארי מתוקן: max(features, 0) .
זרימת טנזור:: פעולות:: Relu6	מחשבת ליניארי מתוקן 6: min(max(features, 0), 6) .
tensorflow:: ops:: טווח כימות מחדש	מחשבת טווח המכסה את הערכים בפועל הקיימים בטנזור קוונטי.
tensorflow:: ops:: כימות מחדש	ממיר את טנזור input הכמותי output בעל רמת דיוק נמוכה יותר.
tensorflow:: ops:: שינוי גודל אזור	שינוי גודל images לגודל size באמצעות אינטרפולציה של שטח.
tensorflow:: ops:: ResizeBicubic	שינוי גודל images size המתאים באמצעות אינטרפולציה ביקובית.
tensorflow:: ops:: שינוי גודל דו-ליניארי	שינוי גודל images size באמצעות אינטרפולציה דו-לינארית.
tensorflow:: ops:: שינוי גודל השכן הקרוב ביותר	שינוי גודל images size המתאים באמצעות אינטרפולציה של השכן הקרוב ביותר.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdadelta	עדכון '*var' בהתאם לסכימת adadelta.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdagrad	עדכון '*var' בהתאם לסכימת adagrad.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdagradDA	עדכון '*var' בהתאם לסכימת האדגרד הפרוקסימלית.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdam	עדכון '*var' לפי אלגוריתם אדם.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdamWithAmsgrad	עדכון '*var' לפי אלגוריתם אדם.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAddSign	עדכון '*var' בהתאם לעדכון AddSign.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyCenteredRMSProp	עדכון '*var' בהתאם לאלגוריתם RMSProp הממורכז.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyFtrl	עדכון '*var' בהתאם לסכימה Ftrl-proximal.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyFtrlV2	עדכון '*var' בהתאם לסכימה Ftrl-proximal.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyGradientDescent	עדכון '*var' על ידי חיסור 'alpha' * 'delta' ממנו.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyKerasMomentum	עדכון '*var' בהתאם לסכימת המומנטום.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyMomentum	עדכון '*var' בהתאם לסכימת המומנטום.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyPowerSign	עדכון '*var' בהתאם לעדכון AddSign.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyProximalAdagrad	עדכון '*var' ו-'*accum' בהתאם ל-FOBOS עם קצב הלמידה של Adagrad.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyProximalGradientDescent	עדכון '*var' כאלגוריתם FOBOS עם קצב למידה קבוע.
tensorflow:: ops:: ResourceApplyRMSProp	עדכון '*var' בהתאם לאלגוריתם RMSProp.
tensorflow:: ops:: ספירת משאבים עד	מגדיל את המשתנה שאליו מצביע 'resource' עד שהוא מגיע ל-'limit'.
tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdAdd	מחיל חיבור דליל על ערכים או פרוסות בודדים במשתנה .
tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdMax	משימה: הוסף מסמך.
tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdMin	משימה: הוסף מסמך.
tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdSub	מחיל חיסור דליל על ערכים או פרוסות בודדים במשתנה .
tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdUpdate	מחיל updates דלילים על ערכים או פרוסות בודדים בתוך נתון.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdadelta	var: צריך להיות מתוך Variable().
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdagrad	עדכון ערכים רלוונטיים ב-'*var' וב-'*accum' בהתאם לסכימת adagrad.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdagradDA	עדכון ערכים ב-'*var' וב-'*accum' בהתאם לסכימת האדגרד הפרוקסימלית.
tensorflow:: ops:: ResourceParseApplyCenteredRMSProp	עדכון '*var' בהתאם לאלגוריתם RMSProp הממורכז.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyFtrl	עדכון ערכים רלוונטיים ב-'*var' בהתאם לסכימה Ftrl-proximal.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyFtrlV2	עדכון ערכים רלוונטיים ב-'*var' בהתאם לסכימה Ftrl-proximal.
tensorflow:: ops:: ResourceParseApplyKerasMomentum	עדכון ערכים רלוונטיים ב-'*var' וב-'*accum' בהתאם לסכימת המומנטום.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyMomentum	עדכון ערכים רלוונטיים ב-'*var' וב-'*accum' בהתאם לסכימת המומנטום.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyProximalAdagrad	ערכי עדכון דלילים ב-'*var' וב-'*accum' לפי אלגוריתם FOBOS.
tensorflow:: ops:: ResourceParseApplyProximalGradientDescent	עדכון דליל '*var' כאלגוריתם FOBOS עם קצב למידה קבוע.
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyRMSProp	עדכון '*var' בהתאם לאלגוריתם RMSProp.
tensorflow:: ops:: שחזור	משחזר טנזור מקבצי נקודת ביקורת.
tensorflow:: ops:: RestoreSlice	משחזר טנזור מקבצי נקודת ביקורת.
tensorflow:: ops:: RestoreV2	משחזר טנזורים מנקודת ביקורת V2.
tensorflow:: ops:: רינט	מחזירה את המספר השלם, מבחינת אלמנטים, הקרוב ביותר ל-x.
tensorflow:: ops:: עגול	מעגלת את ערכי הטנזור למספר השלם הקרוב ביותר, לפי איברים.
tensorflow:: ops:: Rsqrt	מחשב את ההופכי של שורש ריבועי של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: SampleDistortedBoundingBox	צור תיבה תוחמת אחת מעוותת באופן אקראי עבור תמונה.
tensorflow:: ops:: SampleDistortedBoundingBoxV2	צור תיבה תוחמת אחת מעוותת באופן אקראי עבור תמונה.
tensorflow:: ops:: שמור	שומר את טנזורי הקלט בדיסק.
tensorflow:: ops:: שמור פרוסות	שומר פרוסות טנזורי קלט בדיסק.
tensorflow:: ops:: SaveV2	שומר טנזורים בפורמט נקודת ביקורת V2.
tensorflow:: ops:: Scalar סיכום	מפיק מאגר פרוטוקול Summary עם ערכים סקלריים.
tensorflow:: ops:: ScaleAndTranslate	משימה: הוסף מסמך.
tensorflow:: ops:: ScatterAdd	מוסיף עדכונים דלילים להפניה למשתנה.
tensorflow:: ops:: ScatterDiv	מחלק הפניה למשתנה על ידי עדכונים דלילים.
tensorflow:: ops:: ScatterMax	מצמצם עדכונים דלילים להפניה משתנה באמצעות פעולת max .
tensorflow:: ops:: ScatterMin	מצמצם עדכונים דלילים להפניה משתנה באמצעות פעולת min .
tensorflow:: ops:: ScatterMul	מכפיל עדכונים דלילים לתוך הפניה משתנה.
tensorflow:: ops:: ScatterNdAdd	מחיל חיבור דליל על ערכים או פרוסות בודדים במשתנה .
tensorflow:: ops:: ScatterNdSub	מחיל חיסור דליל על ערכים או פרוסות בודדים במשתנה .
tensorflow:: ops:: ScatterNdUpdate	מחיל updates דלילים על ערכים או פרוסות בודדים בתוך נתון.
tensorflow:: ops:: ScatterSub	מחסיר עדכונים דלילים להפניה למשתנה.
tensorflow:: ops:: Scatterעדכון	מחיל עדכונים דלילים על הפניה למשתנה.
tensorflow:: ops:: SegmentMax	מחשב את המקסימום לאורך מקטעי טנזור.
tensorflow:: ops:: SegmentMean	מחשב את הממוצע לאורך מקטעים של טנזור.
tensorflow:: ops:: SegmentMin	מחשב את המינימום לאורך מקטעים של טנזור.
tensorflow:: ops:: SegmentProd	מחשב את המכפלה לאורך מקטעים של טנזור.
tensorflow:: ops:: SegmentSum	מחשב את הסכום לאורך מקטעים של טנזור.
tensorflow:: ops:: SelectV2	משימה: הוסף מסמך.
tensorflow:: ops:: סלו	מחשבת קנה מידה ליניארי אקספוננציאלי: scale * alpha * (exp(features) - 1)
tensorflow:: ops:: SerializeManySparse	סידור של N -minibatch SparseTensor לאובייקט [N, 3] Tensor .
tensorflow:: ops:: SerializeParse	סידור SparseTensor לאובייקט [3] Tensor .
tensorflow:: ops:: SerializeTensor	הופך טנזור לפרוטו TensorProto סידורי.
tensorflow:: ops:: SetDiff1D	מחשב את ההפרש בין שתי רשימות של מספרים או מחרוזות.
tensorflow:: ops:: שם קובץ משורדים	צור שם קובץ מפוצל.
tensorflow:: ops:: מפרט קובץ Sharded	צור תבנית גלוב התואמת את כל שמות הקבצים המחולקים.
tensorflow:: ops:: סיגמואיד	מחשב את הסיגמואיד של x לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: סימן	מחזירה אינדיקציה לפי אלמנטים של הסימן של מספר.
tensorflow:: ops:: Sin	מחשב את הסינוס של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: סינה	מחשב את הסינוס ההיפרבולי של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: Softmax	מחשב הפעלות של סופטמקס.
tensorflow:: ops:: SoftmaxCrossEntropyWithLogits	מחשב את עלות האנטרופיה הצולבת של softmax ואת הגרדיאנטים לצורך התפשטות לאחור.
tensorflow:: ops:: Softplus	מחשב את softplus: log(exp(features) + 1) .
tensorflow:: ops:: סימן רך	מחשב את הסימן הרך: features / (abs(features) + 1) .
tensorflow:: ops:: SparseAccumulatorApplyGradient	מחיל גרדיאנט דליל על אקומולטור נתון.
tensorflow:: ops:: SparseAccumulatorTakeGradient	מחלץ את הגרדיאנט הדליל הממוצע ב- SparseConditionalAccumulator .
tensorflow:: ops:: SparseAdd	מוסיף שני אובייקטי SparseTensor כדי לייצר SparseTensor נוסף.
tensorflow:: ops:: SparseAddGrad	אופרטור הגרדיאנט עבור האופציה SparseAdd .
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdadelta	var: צריך להיות מתוך Variable().
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagrad	עדכון ערכים רלוונטיים ב-'*var' וב-'*accum' בהתאם לסכימת adagrad.
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagradDA	עדכון ערכים ב-'*var' וב-'*accum' בהתאם לסכימת האדגרד הפרוקסימלית.
tensorflow:: ops:: SparseApplyCenteredRMSProp	עדכון '*var' בהתאם לאלגוריתם RMSProp הממורכז.
tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrl	עדכון ערכים רלוונטיים ב-'*var' בהתאם לסכימה Ftrl-proximal.
tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrlV2	עדכון ערכים רלוונטיים ב-'*var' בהתאם לסכימה Ftrl-proximal.
tensorflow:: ops:: SparseApplyMomentum	עדכון ערכים רלוונטיים ב-'*var' וב-'*accum' בהתאם לסכימת המומנטום.
tensorflow:: ops:: SparseApplyProximalAdagrad	ערכי עדכון דלילים ב-'*var' וב-'*accum' לפי אלגוריתם FOBOS.
tensorflow:: ops:: SparseApplyProximalGradientDescent	עדכון דליל '*var' כאלגוריתם FOBOS עם קצב למידה קבוע.
tensorflow:: ops:: SparseApplyRMSProp	עדכון '*var' בהתאם לאלגוריתם RMSProp.
tensorflow:: ops:: SparseBincount	סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלם.
tensorflow:: ops:: SparseConcat	משרשר רשימה של SparseTensor לאורך הממד שצוין.
tensorflow:: ops:: SparseConditionalAccumulator	צובר מותנה לאיסוף גרדיאנטים דלילים.
tensorflow:: ops:: SparseCross	יוצר צלב דליל מרשימה של טנזורים דלילים וצפופים.
tensorflow:: ops:: SparseCrossHashed	יוצר צלב דליל מרשימה של טנזורים דלילים וצפופים.
tensorflow:: ops:: SparseCrossV2	יוצר צלב דליל מרשימה של טנזורים דלילים וצפופים.
tensorflow:: ops:: SparseDenseCwiseAdd	מחברת טנזור דליל וטנזור צפוף, תוך שימוש בכללים המיוחדים הבאים:
tensorflow:: ops:: SparseDenseCwiseDiv	מחלק מבחינה רכיבית SparseTensor בטנזור צפוף.
tensorflow:: ops:: SparseDenseCwiseMul	מכפיל מבחינה רכיבית SparseTensor בטנזור צפוף.
tensorflow:: ops:: SparseFillEmptyRows	ממלא שורות ריקות ב- SparseTensor הדו-ממדי של הקלט בערך ברירת מחדל.
tensorflow:: ops:: SparseFillEmptyRowsGrad	הגרדיאנט של SparseFillEmptyRows .
tensorflow:: ops:: SparseMatMul	הכפל את המטריצה ​​"a" במטריצה ​​"b".
tensorflow:: ops:: SparseReduceMax	מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של SparseTensor.
tensorflow:: ops:: SparseReduceMaxSparse	מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של SparseTensor.
tensorflow:: ops:: SparseReduceSum	מחשב את סכום האלמנטים על פני ממדים של SparseTensor.
tensorflow:: ops:: SparseReduceSumSparse	מחשב את סכום האלמנטים על פני ממדים של SparseTensor.
tensorflow:: ops:: SparseReorder	מסדר מחדש את SparseTensor לפי הסדר הקנוני, לפי שורה ראשית.
tensorflow:: ops:: SparseReshape	מעצב מחדש SparseTensor כדי לייצג ערכים בצורה צפופה חדשה.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentMean	מחשב את הממוצע לאורך מקטעים דלילים של טנזור.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentMeanGrad	מחשב גרדיאנטים עבור SparseSegmentMean .
tensorflow:: ops:: SparseSegmentMeanWithNumSegments	מחשב את הממוצע לאורך מקטעים דלילים של טנזור.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSqrtN	מחשב את הסכום לאורך מקטעים דלילים של טנזור חלקי הריבוע של N.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSqrtNGrad	מחשב גרדיאנטים עבור SparseSegmentSqrtN .
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSqrtNWithNumSegments	מחשב את הסכום לאורך מקטעים דלילים של טנזור חלקי הריבוע של N.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSum	מחשב את הסכום לאורך מקטעים דלילים של טנזור.
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSumWithNumSegments	מחשב את הסכום לאורך מקטעים דלילים של טנזור.
tensorflow:: ops:: SparseSlice	פרוסות SparseTensor בהתבסס על start size .
tensorflow:: ops:: SparseSliceGrad	אופרטור הגרדיאנט עבור האופציה SparseSlice .
tensorflow:: ops:: SparseSoftmax	מחיל softmax על ND SparseTensor שעבר אצווה.
tensorflow:: ops:: SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits	מחשב את עלות האנטרופיה הצולבת של softmax ואת הגרדיאנטים לצורך התפשטות לאחור.
tensorflow:: ops:: SparseParseMaximum	מחזירה את המקסימום מבחינת אלמנטים של שני SparseTensors.
tensorflow:: ops:: SparseMinimum	מחזירה את הערך המינימלי מבחינת אלמנטים של שני SparseTensors.
tensorflow:: ops:: SparseSplit	פיצול SparseTensor לטנזורים מסוג num_split לאורך ממד אחד.
tensorflow:: ops:: SparseTensorDenseAdd	מחבר SparseTensor Tensor צפוף, ויוצר Tensor צפוף.
tensorflow:: ops:: SparseTensorDenseMatMul	הכפל את הטנזור הדליל (מדרגה 2) "A" במטריצה ​​הצפופה "B".
זרימת טנזור:: פעולות:: ריבוע	מחשב את השורש הריבועי של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: ריבוע	מחשב את ריבוע x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: SquaredDifference	מחזירה את (x - y)(x - y) לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: מחסנית	אורז רשימה של N טנזורים מסוג R לטנזור מסוג (R+1)
tensorflow:: ops:: שלב	ערכי במה דומים ל-Enqueue קל משקל.
tensorflow:: ops:: StageClear	Op מסיר את כל האלמנטים במכולה הבסיסית.
tensorflow:: ops:: StagePeek	האופ מציץ על הערכים באינדקס שצוין.
tensorflow:: ops:: StageSize	הפונקציה Op מחזירה את מספר האלמנטים במכולה הבסיסית.
tensorflow:: ops:: StringFormat	מעצב תבנית מחרוזת באמצעות רשימה של טנזורים.
tensorflow:: ops:: StringJoin	מחבר את המחרוזות ברשימה הנתונה של טנזורי מיתרים לטנזור אחד;
tensorflow:: ops:: אורך מחרוזת	אורכי מחרוזות של input .
tensorflow:: ops:: StringLower	ממיר את כל התווים באותיות גדולות לתווים באותיות קטנות.
tensorflow:: ops:: StringNGrams	יוצר ngrams מנתוני מחרוזות מקוטעים.
tensorflow:: ops:: StringSplit	פיצול אלמנטים של input המבוסס על delimiter ל- SparseTensor .
tensorflow:: ops:: StringSplitV2	פיצול אלמנטים של source בהתבסס על sep ל- SparseTensor .
tensorflow:: ops:: StringStrip	הסירו את הרווחים הלבנים המובילים והנגררים מהטנזור .
tensorflow:: ops:: StringToHashBucket	ממיר כל מחרוזת בטנזור הקלט למוד ה-hash שלה במספר דליים.
tensorflow:: ops:: StringToHashBucketFast	ממיר כל מחרוזת בטנזור הקלט למוד ה-hash שלה במספר דליים.
tensorflow:: ops:: StringToHashBucketStrong	ממיר כל מחרוזת בטנזור הקלט למוד ה-hash שלה במספר דליים.
tensorflow:: ops:: StringToNumber	ממיר כל מחרוזת בטנזור הקלט לסוג המספרי שצוין.
tensorflow:: ops:: StringUpper	ממיר את כל התווים הקטנים לתווים גדולים או רישיים.
tensorflow:: ops:: Substr	החזרת תת-מחרוזות Tensor של מחרוזות.
tensorflow:: ops:: חיסור	מחזירה את הפונקציות x - y לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: Sum	מחשב את סכום האלמנטים על פני ממדים של טנזור.
tensorflow:: ops:: מתג	מעביר data ליציאת הפלט שנקבעה על ידי pred .
tensorflow:: ops:: TFRecordReader	קורא שמפיק את הרשומות מקובץ TensorFlow Records.
tensorflow:: ops:: TakeManySparseFromTensorsMap	ממיר ייצוג דליל לטנזור צפוף.
tensorflow:: ops:: Tan	מחשב את ה-tan של x לפי אלמנטים.
tensorflow:: ops:: Tanh	מחשב את הטנגנס ההיפרבולי של x לפי איברים.
tensorflow:: ops:: משתנה זמני	מחזירה טנזור שעשוי להיות מוטציוני, אך נשמר רק בשלב אחד.
tensorflow:: ops:: TensorArray	מערך של טנזורים בגודל נתון.
tensorflow:: ops:: TensorArrayClose	מחק את ה- TensorArray ממיכל המשאבים שלו.
tensorflow:: ops:: TensorArrayConcat	חבר את האלמנטים מה- TensorArray ל-value value .
tensorflow:: ops:: TensorArrayGather	אסוף אלמנטים ספציפיים מה- TensorArray לתוך value הפלט.
tensorflow:: ops:: TensorArrayGrad	יוצר TensorArray לאחסון גרדיאנטים של ערכים ב-handle הנתון.
tensorflow:: ops:: TensorArrayGradWithShape	יוצר TensorArray לאחסון גרדיאנטים מרובים של ערכים ב-handle הנתון.
tensorflow:: ops:: TensorArrayRead	קרא אלמנט מה- TensorArray לתוך value הפלט.
tensorflow:: ops:: TensorArrayScatter	פזרו את הנתונים מערך הקלט לאלמנטים ספציפיים של TensorArray .
tensorflow:: ops:: גודל מערך Tensor	קבל את הגודל הנוכחי של ה- TensorArray .
tensorflow:: ops:: TensorArraySplit	פצל את הנתונים מערך הקלט לאלמנטים של TensorArray .
tensorflow:: ops:: TensorArrayWrite	דחוף אלמנט אל תוך ה-tensor_array.
tensorflow:: ops:: Tensor סיכום	מפיק מאגר פרוטוקול Summary עם טנזור.
tensorflow:: ops:: TensorSummaryV2	מפיק מאגר פרוטוקול Summary עם טנזור ונתונים לכל תוסף.
tensorflow:: ops:: קורא שורות טקסט	קורא שמפיק את שורות הקובץ המופרדות על ידי ' '.
tensorflow:: ops:: חותמת זמן	מספק את הזמן מאז התקופה בשניות.
tensorflow:: ops:: TopK	מוצא ערכים ומדדים של k האלמנטים הגדולים ביותר עבור הממד האחרון.
tensorflow:: ops:: TruncateDiv	מחזירה את x / y לפי אלמנטים עבור סוגי מספרים שלמים.
tensorflow:: ops:: TruncateMod	מחזירה שארית לפי איברים של חילוק.
tensorflow:: ops:: TruncatedNormal	מפיק ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית קטומה.
tensorflow:: ops:: UnicodeScript	קבע את קודי הסקריפט של טנזור נתון של נקודות קוד שלמות ביוניקוד.
tensorflow:: ops:: UnicodeTranscode	קידוד מחדש של טקסט הקלט מקידוד מקור לקידוד יעד.
tensorflow:: ops:: UniformCandidateSampler	יוצר תוויות לדגימת מועמדים עם התפלגות אחידה.
tensorflow:: ops:: UnsortedSegmentJoin	מאחד את אלמנטי inputs המבוססים על segment_ids .
tensorflow:: ops:: מקסימום מקטע לא ממוין	מחשב את המקסימום לאורך מקטעי טנזור.
tensorflow:: ops:: לא ממוין מקטע מינימום	מחשב את המינימום לאורך מקטעים של טנזור.
tensorflow:: ops:: UnsortedSegmentProd	מחשב את המכפלה לאורך מקטעים של טנזור.
tensorflow:: ops:: סכום מקטעים לא ממוין	מחשב את הסכום לאורך מקטעים של טנזור.
tensorflow:: ops:: ביטול הבמה	Op דומה ל-Dequeue קל משקל.
tensorflow:: ops:: משתנה	מחזיק במצב בצורה של טנזור שנשאר לאורך כל השלבים.
tensorflow:: ops:: איפה	מעצב מחדש טנזור קוונטי לפי פעולה זו.
זרימת tensor:: ops:: איפה3	בוחר אלמנטים מתוך x או y , בהתאם condition .
tensorflow:: ops:: קורא קבצים שלם	קורא שמפיק את כל תוכן הקובץ כערך.
tensorflow:: ops:: WriteFile	כותב תוכן לקובץ בשם קובץ הקלט.
tensorflow:: ops:: Xdivy	מחזירה 0 אם x == 0, ו-x / y אחרת, לפי אלמנטים.
זרימת tensor:: ops:: Xlog1py	מחזירה 0 אם x == 0, ו-x * log1p(y) אחרת, לפי אלמנט.
tensorflow:: ops:: Xlogy	מחזירה 0 אם x == 0, ו-x * log(y) אחרת, לפי אלמנט.
tensorflow:: ops:: ZerosLike	מחזירה טנזור של אפסים בעלי צורה וסוג זהים ל-x.
tensorflow:: ops:: Zeta	חשב את פונקציית זטה של ​​הורוויץ \((x, q)\).

הגדרות סוג

מול

Multiply Mul

נג

Negate Neg

צמצם הכל

All ReduceAll

צמצום כלשהו

Any ReduceAny

ReduceMax

Max ReduceMax

הפחתת ממוצע

Mean ReduceMean

ReduceMin

Min ReduceMin

ReduceProd

Prod ReduceProd

צמצוםסכום

Sum ReduceSum

תַת

Subtract Sub

פונקציות

AsNodeOut

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

רשימת צומת

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

סיכום אודיו

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

סיכום אודיו

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

צבע רע

TF_MUST_USE_RESULT Attrs BadColor(
  const TensorProto & x
)

צבע לשימוש עבור פיקסלים עם ערכים לא סופיים.

ברירת מחדל לטנזור

קונסט

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

קונסט

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

קונסט

Output Const(
  const Scope & scope,
  const std::initializer_list< T > & v,
  const TensorShape shape
)

קונסט מפרוטו

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

סיכום תמונה

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

סיכום תמונה

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

מקס אימג'ס

Attrs MaxImages(
  int64 x
)

תפוקות מקסימליות

Attrs MaxOutputs(
  int64 x
)

צוֹמֶת

::tensorflow::Node * node() const 

לָנוּעַ

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

מספר מקסימלי של רכיבי אצווה ליצירת תמונות עבורם.

ברירת מחדל היא 3