텐서플로우:: 작전

요약

Typedef
Mul	형식 정의 Multiply
Neg	형식 정의 Negate
ReduceAll	형식 정의 All
ReduceAny	형식 정의 Any
ReduceMax	형식 정의 Max
ReduceMean	형식 정의 Mean
ReduceMin	형식 정의 Min
ReduceProd	형식 정의 Prod
ReduceSum	형식 정의 Sum
Sub	형식 정의 Subtract

기능
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 무한한 값을 가진 픽셀에 사용할 색상입니다.
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 이미지를 생성할 최대 배치 요소 수입니다.

수업
텐서플로우:: ops:: 중단	호출 시 프로세스를 중단하려면 예외를 발생시킵니다.
텐서플로우:: 작업:: 절대	텐서의 절대값을 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: AccumulateNV2	텐서 목록의 요소별 합계를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: AccumulatorApplyGradient	지정된 누산기에 그라데이션을 적용합니다.
텐서플로우:: ops:: AccumulatorNumAccumulated	지정된 누산기에서 집계된 그래디언트 수를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: AccumulatorSetGlobalStep	global_step에 대한 새 값으로 누산기를 업데이트합니다.
텐서플로우:: ops:: AccumulatorTakeGradient	주어진 ConditionalAccumulator 에서 평균 기울기를 추출합니다.
텐서플로우:: 작전:: 에이코스	x 요소별로 acos를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: 어코쉬	x 요소별로 역쌍곡선 코사인을 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: 추가	x + y 요소를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: AddManySparseToTensorsMap	N -minibatch SparseTensor SparseTensorsMap 에 추가하고 N 개의 핸들을 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: 추가N	모든 입력 텐서 요소를 현명하게 추가합니다 .
텐서플로우:: ops:: AddSparseToTensorsMap	SparseTensorsMap 에 SparseTensor 를 추가하면 해당 핸들이 반환됩니다.
텐서플로우:: ops:: AddV2	x + y 요소를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: 대비 조정	하나 이상의 이미지 대비를 조정합니다.
텐서플로우:: ops:: adjustHue	하나 이상의 이미지의 색조를 조정합니다.
텐서플로우:: ops:: 조정Saturation	하나 이상의 이미지의 채도를 조정합니다.
텐서플로우:: ops:: 모두	텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 및"를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: AllCandidateSampler	학습된 유니그램 분포를 사용하여 후보 샘플링에 대한 레이블을 생성합니다.
텐서플로우:: ops:: 각도	복소수의 인수를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: 모두	텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 or"를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: ApplyAdadelta	adadelta 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우:: ops:: ApplyAdagrad	adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우:: ops:: ApplyAdagradDA	근위부 adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우:: ops:: ApplyAdam	Adam 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우:: ops:: ApplyAddSign	AddSign 업데이트에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우:: ops:: ApplyCenteredRMSProp	중심 RMSProp 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우:: ops:: ApplyFtrl	Ftrl-proximal 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우:: ops:: ApplyFtrlV2	Ftrl-proximal 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우:: ops:: ApplyGradientDescent	'*var'에서 'alpha' * 'delta'를 빼서 업데이트합니다.
텐서플로우:: ops:: ApplyMomentum	모멘텀 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우:: ops:: ApplyPowerSign	AddSign 업데이트에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우:: ops:: ApplyProximalAdagrad	Adagrad 학습률을 사용하여 FOBOS에 따라 '*var' 및 '*accum'을 업데이트합니다.
텐서플로우:: ops:: ApplyProximalGradientDescent	고정 학습률을 사용하는 FOBOS 알고리즘으로 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우:: ops:: ApplyRMSProp	RMSProp 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우:: ops:: ApproximateEqual	abs(xy) < 허용오차 요소별 진리값을 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: ArgMax	텐서의 차원 전체에서 가장 큰 값을 가진 인덱스를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: ArgMin	텐서의 차원 전체에서 가장 작은 값을 가진 인덱스를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: AsString	주어진 텐서의 각 항목을 문자열로 변환합니다.
텐서플로우:: ops:: 아신	x 요소별로 삼각법 역사인을 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: 아신	x 요소별로 역쌍곡사인을 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: 주장	주어진 조건이 참인지 확인합니다.
텐서플로우:: ops:: 할당	'value'를 할당하여 'ref'를 업데이트합니다.
텐서플로우:: ops:: 할당추가	'value'를 추가하여 'ref'를 업데이트합니다.
텐서플로우:: ops:: AssignSub	'value'를 빼서 'ref'를 업데이트합니다.
텐서플로우:: ops:: 아탄	x 요소별로 삼각법 역탄젠트를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: Atan2	인수의 부호를 고려하여 요소별로 y/x 의 아크탄젠트를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: 아탄	x 요소별로 역쌍곡선 탄젠트를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: 평균 풀	입력에 대해 평균 풀링을 수행합니다.
텐서플로우:: ops:: AvgPool3D	입력에 대해 3D 평균 풀링을 수행합니다.
텐서플로우:: ops:: AvgPool3DGrad	평균 풀링 함수의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: 장벽	다양한 그래프 실행에서 지속되는 장벽을 정의합니다.
텐서플로우:: ops:: BarrierClose	주어진 장벽을 닫습니다.
텐서플로우:: ops:: BarrierIncompleteSize	주어진 장벽의 불완전한 요소 수를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: BarrierInsertMany	각 키에 대해 해당 값을 지정된 구성 요소에 할당합니다.
텐서플로우:: ops:: BarrierReadySize	주어진 장벽의 완전한 요소 수를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: BarrierTakeMany	장벽에서 주어진 수의 완성된 요소를 가져옵니다.
텐서플로우:: ops:: BatchMatMul	두 개의 텐서 조각을 일괄적으로 곱합니다.
텐서플로우:: ops:: BatchMatMulV2	두 개의 텐서 조각을 일괄적으로 곱합니다.
텐서플로우:: ops:: BatchToSpace	T 유형의 4차원 텐서에 대한 BatchToSpace .
텐서플로우:: ops:: BatchToSpaceND	T 유형의 ND 텐서에 대한 BatchToSpace .
텐서플로우:: ops:: 베타	정규화된 불완전 베타 적분을 계산합니다. \(I_x(a, b)\).
텐서플로우:: ops:: 바이어스애드	value 에 bias 추가합니다.
텐서플로우:: ops:: BiasAddGrad	"bias" 텐서의 "BiasAdd"에 대한 역방향 연산입니다.
텐서플로우:: ops:: Bincount	정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다.
텐서플로우:: ops:: 비트캐스트	데이터를 복사하지 않고 한 유형에서 다른 유형으로 텐서를 비트캐스트합니다.
텐서플로우:: ops:: BroadcastDynamicShape	브로드캐스트를 사용하여 s0 op s1의 모양을 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: BroadcastTo	호환 가능한 모양에 대한 배열을 브로드캐스트합니다.
텐서플로우:: ops:: 버킷화	'경계'를 기준으로 '입력'을 버킷화합니다.
텐서플로우:: ops:: 캐스트	SrcT 유형의 x를 DstT의 y로 캐스트합니다 .
텐서플로우:: ops:: Ceil	x보다 작지 않은 요소별 가장 작은 정수를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: CheckNumerics	NaN 및 Inf 값에 대한 텐서를 확인합니다.
텐서플로우:: ops:: ClipByValue	텐서 값을 지정된 최소값과 최대값으로 자릅니다.
텐서플로우:: ops:: CombinedNonMaxSuppression	점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다.
텐서플로우:: ops:: CompareAndBitpack	input 값을 threshold 값과 비교하고 결과 비트를 uint8 로 압축합니다.
텐서플로우:: ops:: 복잡함	두 개의 실수를 복소수로 변환합니다.
텐서플로우:: ops:: ComplexAbs	텐서의 복소 절대값을 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: ComputeAccidentalHits	true_labels와 일치하는 samplingd_candidates의 위치 ID를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: 연결	한 차원을 따라 텐서를 연결합니다.
텐서플로우:: ops:: ConditionalAccumulator	그라디언트 집계를 위한 조건부 누산기입니다.
텐서플로우:: ops:: Conj	복소수의 켤레 복소수를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: ConjugateTranspose	순열에 따라 x의 차원을 섞고 결과를 켤레화합니다.
텐서플로우:: ops:: ControlTrigger	아무것도 하지 않습니다.
텐서플로우:: ops:: Conv2D	4차원 input 및 filter 텐서가 주어지면 2차원 컨볼루션을 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: Conv2DBackpropFilter	필터에 대한 컨볼루션의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: Conv2DBackpropInput	입력에 대한 컨볼루션의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: Conv3D	5차원 input 및 filter 텐서가 주어지면 3차원 컨볼루션을 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: Conv3DBackpropFilterV2	필터에 대한 3차원 컨벌루션의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: Conv3DBackpropInputV2	입력에 대한 3차원 컨벌루션의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: 작전:: 코스	x 요소별로 cos를 계산합니다.
텐서플로우:: 작전:: 코시	x 요소의 쌍곡선 코사인을 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: CountUpTo	'limit'에 도달할 때까지 'ref'를 증가시킵니다.
텐서플로우:: ops:: CropAndResize	입력 이미지 텐서에서 자르기를 추출하고 크기를 조정합니다.
텐서플로우:: ops:: CropAndResizeGradBoxes	입력 상자 텐서에 대한 자르기 및 크기 조정 작업의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: CropAndResizeGradImage	입력 이미지 텐서에 대한 Crop_and_resize 작업의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: 크로스	쌍별 교차곱을 계산합니다.
텐서플로우:: 작전:: 컴프로드	axis 따라 텐서 x 의 누적 곱을 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: Cumsum	axis 따라 텐서 x 의 누적 합계를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: DataFormatDimMap	지정된 대상 데이터 형식의 차원 인덱스를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: DataFormatVecPermute	주어진 대상 데이터 형식의 순열된 벡터/텐서를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: DebugGradientIdentity	그래디언트 디버깅을 위한 ID 작업입니다.
텐서플로우:: ops:: DebugGradientRefIdentity	그래디언트 디버깅을 위한 ID 작업입니다.
텐서플로우:: ops:: DecodeAndCropJpeg	JPEG로 인코딩된 이미지를 uint8 텐서로 디코딩하고 자릅니다.
텐서플로우:: ops:: DecodeBase64	웹에 안전한 base64로 인코딩된 문자열을 디코딩합니다.
텐서플로우:: ops:: DecodeBmp	BMP로 인코딩된 이미지의 첫 번째 프레임을 uint8 텐서로 디코딩합니다.
텐서플로우:: ops:: DecodeCSV	CSV 레코드를 텐서로 변환합니다.
텐서플로우:: ops:: 디코드압축	문자열을 압축 해제합니다.
텐서플로우:: ops:: DecodeGif	GIF로 인코딩된 이미지의 프레임을 uint8 텐서로 디코딩합니다.
텐서플로우:: ops:: DecodeJSON예제	JSON으로 인코딩된 예제 레코드를 바이너리 프로토콜 버퍼 문자열로 변환합니다.
텐서플로우:: ops:: DecodeJpeg	JPEG로 인코딩된 이미지를 uint8 텐서로 디코딩합니다.
텐서플로우:: ops:: DecodePendedRaw	문자열의 바이트를 숫자 벡터로 재해석합니다.
텐서플로우:: ops:: DecodePng	PNG로 인코딩된 이미지를 uint8 또는 uint16 텐서로 디코딩합니다.
텐서플로우:: ops:: DecodeRaw	문자열의 바이트를 숫자 벡터로 재해석합니다.
텐서플로우:: ops:: DeepCopy	x 의 복사본을 만듭니다.
텐서플로우:: ops:: 삭제세션텐서	세션의 핸들로 지정된 텐서를 삭제합니다.
텐서플로우:: ops:: DenseBincount	정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다.
텐서플로우:: ops:: DepthToSpace	T 유형의 텐서에 대한 DepthToSpace .
텐서플로우:: ops:: DepthwiseConv2dNative	4차원 input 및 filter 텐서가 주어지면 2차원 깊이별 컨벌루션을 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter	필터에 대한 깊이별 컨벌루션의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: DepthwiseConv2dNativeBackpropInput	입력에 대한 깊이별 컨벌루션의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: 역양자화	'입력' 텐서를 float 또는 bfloat16 Tensor 로 역양자화합니다 .
텐서플로우:: ops:: DeserializeManySparse	직렬화된 미니배치에서 SparseTensors 역직렬화하고 연결합니다.
텐서플로우:: ops:: DeserializeSparse	SparseTensor 객체를 역직렬화합니다.
텐서플로우:: ops:: DestroyTemporaryVariable	임시 변수를 삭제하고 최종 값을 반환합니다.
텐서플로우:: 작업:: 진단	주어진 대각선 값을 가진 대각선 텐서를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: DiagPart	텐서의 대각선 부분을 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: 디감마	Lgamma 의 도함수인 Psi를 계산합니다(절대값의 로그).
텐서플로우:: ops:: Dilation2D	4차원 input 및 3차원 filter 텐서의 회색조 팽창을 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: Dilation2DBackpropFilter	필터에 대한 형태학적 2차원 팽창의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: Dilation2DBackpropInput	입력값에 대한 형태학적 2차원 팽창의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: Div	x / y 요소별로 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: DivNoNan	분모가 0이면 0을 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: DrawBoundingBoxes	이미지 배치에 경계 상자를 그립니다.
텐서플로우:: ops:: DrawBoundingBoxesV2	이미지 배치에 경계 상자를 그립니다.
텐서플로우:: ops:: DynamicPartition	partitions 의 인덱스를 사용하여 data num_partitions 개의 텐서로 분할합니다.
텐서플로우:: ops:: DynamicStitch	data 텐서의 값을 단일 텐서에 인터리브합니다.
텐서플로우:: ops:: 편집거리	(정규화된) Levenshtein Edit Distance를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: 엘루	지수 선형을 계산합니다. exp(features) - 1 , 그렇지 않으면 features .
텐서플로우:: ops:: 비어 있음	주어진 모양으로 텐서를 생성합니다.
텐서플로우:: ops:: EncodeBase64	문자열을 웹에 안전한 base64 형식으로 인코딩합니다.
텐서플로우:: ops:: EncodeJpeg	이미지를 JPEG로 인코딩합니다.
텐서플로우:: ops:: EncodeJpegVariableQuality	JPEG는 제공된 압축 품질로 입력 이미지를 인코딩합니다.
텐서플로우:: ops:: EncodePng	이미지를 PNG로 인코딩합니다.
텐서플로우:: ops:: EnacheShape	텐서의 모양이 예상되는 모양과 일치하는지 확인합니다.
텐서플로우:: ops:: 같음	(x == y) 요소별 진리값을 반환합니다.
텐서플로우:: 작전:: Erf	x 요소별 가우스 오류 함수를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: Erfc	x 요소별 상보 오류 함수를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: Erfinv	TODO: 문서를 추가하세요.
텐서플로우:: ops:: EuclideanNorm	텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 유클리드 노름을 계산합니다.
텐서플로우:: 작전:: 특급	x 요소별로 지수를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: ExpandDims	텐서의 모양에 1차원을 삽입합니다.
텐서플로우:: ops:: Expm1	exp(x) - 1 요소를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: ExtractGlimpse	입력 텐서에서 엿볼 수 있는 내용을 추출합니다.
텐서플로우:: ops:: ExtractImagePatches	images 에서 patches 추출하여 "깊이" 출력 차원에 넣습니다.
텐서플로우:: ops:: ExtractJpegShape	JPEG로 인코딩된 이미지의 모양 정보를 추출합니다.
텐서플로우:: ops:: ExtractVolumePatches	input 에서 patches 추출하여 "깊이" 출력 차원에 넣습니다.
텐서플로우:: ops:: FIFOQueue	선입 선출 순서로 요소를 생성하는 큐입니다.
텐서플로우:: ops:: 사실	계승에 대한 사실을 출력합니다 .
텐서플로우:: ops:: FakeQuantWithMinMaxArgs	'입력' 텐서를 가짜 양자화하고, 동일한 유형의 '출력' 텐서에 float를 입력합니다.
텐서플로우:: ops:: FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	FakeQuantWithMinMaxArgs 작업에 대한 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVars	전역 float 스칼라를 통해 float 유형의 '입력' 텐서를 가짜 양자화합니다.
텐서플로우:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVarsGradient	FakeQuantWithMinMaxVars 작업에 대한 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	채널별 부동 소수점을 통해 부동 소수점 유형의 '입력' 텐서를 가짜 양자화합니다.
텐서플로우:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient	FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel 작업에 대한 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: 채우기	스칼라 값으로 채워진 텐서를 생성합니다.
텐서플로우:: ops:: 지문	지문 값을 생성합니다.
텐서플로우:: ops:: 고정길이레코드리더	파일에서 고정 길이 레코드를 출력하는 Reader입니다.
텐서플로우:: ops:: FixUnigramCandidateSampler	학습된 유니그램 분포를 사용하여 후보 샘플링에 대한 레이블을 생성합니다.
텐서플로우:: ops:: 바닥	x보다 크지 않은 요소별 가장 큰 정수를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: FloorDiv	x // y 요소별로 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: FloorMod	요소별 나눗셈의 나머지를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: FractionalAvgPool	입력에 대해 부분 평균 풀링을 수행합니다.
텐서플로우:: ops:: FractionalMaxPool	입력에 대해 분수 최대 풀링을 수행합니다.
텐서플로우:: ops:: FusedBatchNorm	일괄 정규화.
텐서플로우:: ops:: FusedBatchNormGrad	일괄 정규화를 위한 기울기입니다.
텐서플로우:: ops:: FusedBatchNormGradV2	일괄 정규화를 위한 기울기입니다.
텐서플로우:: ops:: FusedBatchNormGradV3	일괄 정규화를 위한 기울기입니다.
텐서플로우:: ops:: FusedBatchNormV2	일괄 정규화.
텐서플로우:: ops:: FusedBatchNormV3	일괄 정규화.
텐서플로우:: ops:: FusedPadConv2D	컨볼루션 중 전처리로 패딩을 수행합니다.
텐서플로우:: ops:: FusedResizeAndPadConv2D	컨볼루션 중 전처리로 크기 조정 및 패딩을 수행합니다.
텐서플로우:: ops:: 수집	indices 에 따라 params 에서 조각을 수집합니다 .
텐서플로우:: ops:: GatherNd	params 의 조각을 indices 로 지정된 모양의 Tensor 로 수집합니다 .
텐서플로우:: 작전:: GatherV2	indices 에 따라 params 축 axis 에서 슬라이스를 수집합니다 .
텐서플로우:: ops:: GetSessionHandle	입력 텐서를 현재 세션 상태로 저장합니다.
텐서플로우:: ops:: GetSessionHandleV2	입력 텐서를 현재 세션 상태로 저장합니다.
텐서플로우:: ops:: GetSessionTensor	핸들로 지정된 텐서의 값을 가져옵니다.
텐서플로우:: ops:: 더 커짐	(x > y) 요소별 진리값을 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: GreaterEqual	(x >= y) 요소별 진리값을 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: GuaranteeConst	입력 텐서가 상수임을 TF 런타임에 보장합니다.
텐서플로우:: ops:: HSVToRGB	하나 이상의 이미지를 HSV에서 RGB로 변환합니다.
텐서플로우:: ops:: HistogramFixedWidth	값의 히스토그램을 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: 히스토그램요약	히스토그램과 함께 Summary 프로토콜 버퍼를 출력합니다.
텐서플로우:: ops:: ID	입력 텐서 또는 값과 모양과 내용이 동일한 텐서를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: IdentityN	입력과 모양 및 내용이 동일한 텐서 목록을 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: IdentityReader	대기 중인 작업을 키와 값으로 출력하는 리더입니다.
텐서플로우:: ops:: 이감마	더 낮은 정규화 불완전 감마 함수 P(a, x) 를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: Igammac	상부 정규화 불완전 감마 함수 Q(a, x) 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: 이미지	복소수의 허수부를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: ImmutableConst	메모리 영역에서 불변 텐서를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: InTopK	대상이 상위 K 예측에 있는지 여부를 나타냅니다.
텐서플로우:: ops:: InTopKV2	대상이 상위 K 예측에 있는지 여부를 나타냅니다.
텐서플로우:: ops:: InplaceAdd	x의 지정된 행에 v를 추가합니다.
텐서플로우:: ops:: InplaceSub	x 의 지정된 행에서 v 뺍니다.
텐서플로우:: ops:: InplaceUpdate	지정된 행 'i'를 값 'v'로 업데이트합니다.
텐서플로우:: ops:: Inv	x 요소별로 역수를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: InvertPermutation	텐서의 역순열을 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: IsFinite	x의 어느 요소가 유한한지 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: IsInf	x의 어떤 요소가 Inf인지 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: IsNan	x의 어떤 요소가 NaN인지 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: IsVariableInitialized	텐서가 초기화되었는지 확인합니다.
텐서플로우:: ops:: L2Loss	L2 손실.
텐서플로우:: ops:: LMDBReader	LMDB 파일의 레코드를 출력하는 리더입니다.
텐서플로우:: 작전:: LRN	국소 응답 정규화.
텐서플로우:: ops:: LearnedUnigramCandidateSampler	학습된 유니그램 분포를 사용하여 후보 샘플링에 대한 레이블을 생성합니다.
텐서플로우:: ops:: 적게	(x < y) 요소별 진리값을 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: LessEqual	(x <= y) 요소별 진리값을 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: Lgamma	Gamma(x) 요소별 절대값의 로그를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: 로그	x 요소별로 자연 로그를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: Log1p	(1 + x) 요소별 자연 로그를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: LogSoftmax	로그 소프트맥스 활성화를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: LogUniformCandidateSampler	로그 균일 분포를 사용하여 후보 샘플링에 대한 레이블을 생성합니다.
텐서플로우:: ops:: LogicalAnd	x AND y 요소의 진리값을 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: LogicalNot	NOT x 요소의 진리값을 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: LogicalOr	x OR y 요소의 진리값을 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: LoopCond	입력을 출력으로 전달합니다.
텐서플로우:: ops:: 맵클리어	Op는 기본 컨테이너의 모든 요소를 ​​제거합니다.
텐서플로우:: ops:: MapIncompleteSize	Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: MapPeek	Op는 지정된 키의 값을 엿봅니다.
텐서플로우:: ops:: 맵사이즈	Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: MapStage	해시테이블처럼 작동하는 기본 컨테이너의 스테이지 (키, 값)입니다.
텐서플로우:: ops:: MapUnstage	Op는 키와 관련된 값을 제거하고 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: MapUnstageNoKey	Op는 임의의 (키, 값)을 제거하고 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: MatMul	행렬 "a"에 행렬 "b" 를 곱합니다 .
텐서플로우:: ops:: 일치하는 파일	하나 이상의 glob 패턴과 일치하는 파일 세트를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: MatrixBandPart	각 가장 안쪽 행렬의 중앙 밴드 외부에 있는 모든 항목을 0으로 설정하는 텐서를 복사합니다.
텐서플로우:: ops:: MatrixDiag	주어진 배치 대각선 값을 갖는 배치 대각선 텐서를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: MatrixDiagPart	배치 텐서의 배치 대각선 부분을 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: MatrixDiagPartV2	배치 텐서의 배치 대각선 부분을 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: MatrixDiagPartV3	배치 텐서의 배치 대각선 부분을 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: MatrixDiagV2	주어진 배치 대각선 값을 갖는 배치 대각선 텐서를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: MatrixDiagV3	주어진 배치 대각선 값을 갖는 배치 대각선 텐서를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: MatrixSetDiag	새로운 배치 대각선 값을 갖는 배치 행렬 텐서를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: MatrixSetDiagV2	새로운 배치 대각선 값을 갖는 배치 행렬 텐서를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: MatrixSetDiagV3	새로운 배치 대각선 값을 갖는 배치 행렬 텐서를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: 최대	텐서의 차원 전체에서 요소의 최대값을 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: MaxPool	입력에 대해 최대 풀링을 수행합니다.
텐서플로우:: ops:: MaxPool3D	입력에 대해 3D 최대 풀링을 수행합니다.
텐서플로우:: ops:: MaxPool3DGrad	3D 최대 풀링 함수의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: MaxPool3DGradGrad	maxpooling 함수의 2차 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: MaxPoolGradGrad	maxpooling 함수의 2차 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: MaxPoolGradGradV2	maxpooling 함수의 2차 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: MaxPoolGradGradWithArgmax	maxpooling 함수의 2차 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: MaxPoolGradV2	maxpooling 함수의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: MaxPoolV2	입력에 대해 최대 풀링을 수행합니다.
텐서플로우:: ops:: MaxPoolWithArgmax	입력에 대해 최대 풀링을 수행하고 최대 값과 인덱스를 모두 출력합니다.
텐서플로우:: ops:: 최대	x와 y의 최대값을 반환합니다(예:
텐서플로우:: ops:: 평균	텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 평균을 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: 병합	사용 가능한 텐서의 값을 inputs 에서 output 으로 전달합니다.
텐서플로우:: ops:: 병합요약	요약을 병합합니다.
텐서플로우:: ops:: MergeV2Checkpoints	V2 형식 관련: 샤딩된 체크포인트의 메타데이터 파일을 병합합니다.
텐서플로우:: ops:: 최소	텐서의 차원 전체에서 최소 요소를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: 최소	x와 y의 최소값을 반환합니다(예:
텐서플로우:: ops:: 미러패드	미러링된 값으로 텐서를 채웁니다.
텐서플로우:: ops:: 모드	요소별 나눗셈의 나머지를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: MulNoNan	x * y 요소별로 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: 다항식	다항 분포에서 표본을 추출합니다.
텐서플로우:: ops:: 곱하기	x * y 요소별로 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: Ndtri	TODO: 문서를 추가하세요.
텐서플로우:: ops:: 부정	숫자 음수 값을 요소별로 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: NextAfter	요소별로 x2 방향으로 표현 가능한 다음 x1 값을 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: NextIteration	다음 반복에서 해당 입력을 사용할 수 있도록 합니다.
텐서플로우:: ops:: NoOp	아무것도 하지 않습니다.
텐서플로우:: ops:: NonMaxSuppression	점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다.
텐서플로우:: ops:: NonMaxSuppressionV2	점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다.
텐서플로우:: ops:: NonMaxSuppressionV3	점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다.
텐서플로우:: ops:: NonMaxSuppressionV4	점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다.
텐서플로우:: ops:: NonMaxSuppressionV5	점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다.
텐서플로우:: ops:: NonMaxSuppressionWithOverlaps	점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다.
텐서플로우:: ops:: NotEqual	(x != y) 요소별 진리값을 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: NthElement	마지막 차원에 대한 n 차 통계 값을 찾습니다.
텐서플로우:: ops:: 원핫	원-핫 텐서를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: OnesLike	x와 모양과 유형이 동일한 텐서를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: OrderedMapClear	Op는 기본 컨테이너의 모든 요소를 ​​제거합니다.
텐서플로우:: ops:: OrderedMapIncompleteSize	Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: OrderedMapPeek	Op는 지정된 키의 값을 엿봅니다.
텐서플로우:: ops:: OrderedMapSize	Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: OrderedMapStage	순서가 지정된 것처럼 동작하는 기본 컨테이너의 단계 (키, 값)입니다.
텐서플로우:: ops:: OrderedMapUnstage	Op는 키와 관련된 값을 제거하고 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: OrderedMapUnstageNoKey	Op는 가장 작은 (키, 값) 요소를 제거하고 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: 패드	텐서를 0으로 채웁니다.
텐서플로우:: 작업:: PadV2	텐서를 채웁니다.
텐서플로우:: ops:: 패딩FIFO큐	선입 선출 순서로 요소를 생성하는 큐입니다.
텐서플로우:: ops:: ParallelConcat	첫 번째 차원을 따라 N 개의 텐서 목록을 연결합니다.
텐서플로우:: ops:: ParallelDynamicStitch	data 텐서의 값을 단일 텐서에 인터리브합니다.
tensorflow:: ops:: ParameterizedTruncatedNormal	정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다.
텐서플로우:: ops:: ParseExample	뇌의 벡터를 변환합니다. 예를 들어 프로토스(문자열)를 형식화된 텐서로 변환합니다.
텐서플로우:: ops:: ParseExampleV2	tf.Example proto의 벡터(문자열)를 형식화된 텐서로 변환합니다.
텐서플로우:: ops:: ParseSequenceExample	Brain.SequenceExample proto의 벡터(문자열)를 형식화된 텐서로 변환합니다.
텐서플로우:: ops:: ParseSequenceExampleV2	tf.io.SequenceExample proto의 벡터(문자열)를 형식화된 텐서로 변환합니다.
텐서플로우:: ops:: ParseSingleExample	tf.Example proto(문자열)를 형식화된 텐서로 변환합니다.
텐서플로우:: ops:: ParseSingleSequenceExample	스칼라 Brain.SequenceExample proto(문자열)를 형식화된 텐서로 변환합니다.
텐서플로우:: ops:: ParseTensor	직렬화된 tensorflow.TensorProto proto를 Tensor 로 변환합니다.
텐서플로우:: ops:: 자리표시자	계산에 입력될 값에 대한 자리 표시자 작업입니다.
텐서플로우:: ops:: PlaceholderWithDefault	출력이 공급되지 않을 때 input 통과하는 자리 표시자 작업입니다.
텐서플로우:: ops:: 폴리감마	폴리감마 함수 계산 \(^{(n)}(x)\).
텐서플로우:: 작전:: 펑	한 값의 다른 값에 대한 거듭제곱을 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: PreventGradient	그라데이션이 요청되면 오류를 트리거하는 ID 작업입니다.
텐서플로우:: ops:: 인쇄	텐서 목록을 인쇄합니다.
텐서플로우:: ops:: PrintV2	문자열 스칼라를 인쇄합니다.
텐서플로우:: ops:: 우선순위큐	첫 번째 구성 요소 값을 기준으로 정렬된 요소를 생성하는 대기열입니다.
텐서플로우:: 작전:: 생산	텐서의 차원에 걸쳐 요소의 곱을 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: QuantizeAndDeQuantizeV2	텐서를 양자화한 다음 역양자화합니다.
텐서플로우:: ops:: QuantizeAndDeQuantizeV3	텐서를 양자화한 다음 역양자화합니다.
텐서플로우:: ops:: QuantizeDownAndShrinkRange	다음을 사용하여 양자화된 '입력' 텐서를 낮은 정밀도의 '출력'으로 변환합니다.
텐서플로우:: ops:: QuantizeV2	float 유형의 '입력' 텐서를 'T' 유형의 '출력' 텐서로 양자화합니다.
텐서플로우:: ops:: QuantizedAdd	양자화된 버퍼에서 작동하여 x + y 요소를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: QuantizedAvgPool	양자화된 유형에 대한 입력 텐서의 평균 풀을 생성합니다.
tensorflow:: ops:: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization	양자화된 배치 정규화.
텐서플로우:: ops:: QuantizedBiasAdd	양자화 유형에 대한 Tensor '입력'에 Tensor 'bias'를 추가합니다.
텐서플로우:: ops:: QuantizedConcat	한 차원을 따라 양자화된 텐서를 연결합니다.
텐서플로우:: ops:: QuantizedConv2D	양자화된 4D 입력 및 필터 텐서가 주어지면 2D 컨볼루션을 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: QuantizedInstanceNorm	양자화된 인스턴스 정규화.
텐서플로우:: ops:: QuantizedMatMul	a 와 행렬 b 의 양자화된 행렬 곱셈을 수행합니다.
텐서플로우:: ops:: QuantizedMaxPool	양자화된 유형에 대한 입력 텐서의 최대 풀을 생성합니다.
텐서플로우:: ops:: QuantizedMul	양자화된 버퍼에서 작동하여 x * y 요소를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: QuantizedRelu	양자화된 정류 선형 계산: max(features, 0)
텐서플로우:: ops:: QuantizedRelu6	양자화된 정류 선형 6 계산: min(max(features, 0), 6)
텐서플로우:: ops:: QuantizedReluX	양자화된 정류 선형 X 계산: min(max(features, 0), max_value)
텐서플로우:: ops:: QuantizedResizeBilinear	양자화된 쌍선형 보간법을 사용하여 양자화된 images 의 size 조정합니다.
텐서플로우:: ops:: QueueClose	지정된 대기열을 닫습니다.
텐서플로우:: ops:: QueueDequeue	주어진 대기열에서 하나 이상의 텐서로 구성된 튜플을 대기열에서 제거합니다.
텐서플로우:: ops:: QueueDequeueMany	주어진 대기열에서 하나 이상의 텐서 n 튜플을 대기열에서 제거합니다.
텐서플로우:: ops:: QueueDequeueUpTo	주어진 대기열에서 하나 이상의 텐서 n 튜플을 대기열에서 제거합니다.
텐서플로우:: ops:: QueueEnqueue	주어진 대기열에 하나 이상의 텐서로 구성된 튜플을 대기열에 넣습니다.
텐서플로우:: ops:: QueueEnqueueMany	주어진 대기열에 하나 이상의 텐서로 구성된 0개 이상의 튜플을 대기열에 넣습니다.
텐서플로우:: ops:: QueueIsClosed	대기열이 닫혀 있으면 true를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: QueueIsClosedV2	대기열이 닫혀 있으면 true를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: 대기열 크기	지정된 대기열의 요소 수를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: RGBToHSV	하나 이상의 이미지를 RGB에서 HSV로 변환합니다.
텐서플로우:: ops:: RaggedBincount	정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다.
텐서플로우:: ops:: RandomGamma	알파로 설명된 감마 분포에서 임의의 값을 출력합니다.
텐서플로우:: ops:: RandomNormal	정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다.
텐서플로우:: ops:: RandomPoissonV2	비율로 설명되는 포아송 분포에서 임의의 값을 출력합니다.
텐서플로우:: ops:: RandomShuffle	첫 번째 차원을 따라 텐서를 무작위로 섞습니다.
텐서플로우:: ops:: RandomShuffleQueue	요소의 순서를 무작위로 지정하는 대기열입니다.
텐서플로우:: ops:: RandomUniform	균일 분포에서 임의의 값을 출력합니다.
텐서플로우:: ops:: RandomUniformInt	균일 분포에서 임의의 정수를 출력합니다.
텐서플로우:: ops:: 범위	일련의 숫자를 생성합니다.
텐서플로우:: ops:: 읽기파일	입력 파일명의 전체 내용을 읽고 출력합니다.
텐서플로우:: ops:: ReaderNumRecordsProduced	이 리더가 생성한 레코드 수를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: ReaderNumWorkUnitsCompleted	이 리더가 처리를 완료한 작업 단위의 수를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: 리더읽기	Reader에서 생성된 다음 레코드(키, 값 쌍)를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: ReaderReadUpTo	리더가 생성한 최대 num_records (키, 값) 쌍을 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: 리더리셋	리더를 초기 깨끗한 상태로 복원합니다 .
텐서플로우:: ops:: ReaderRestoreState	리더를 이전에 저장된 상태로 복원합니다 .
텐서플로우:: ops:: ReaderSerializeState	Reader의 상태를 인코딩하는 문자열 텐서를 생성합니다.
텐서플로우:: ops:: 실제	복소수의 실수부를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: RealDiv	실수 유형의 경우 x / y 요소를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: 상호	x 요소별로 역수를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: RecordInput	무작위 레코드를 방출합니다.
Tensorflow :: OPS :: READJOIN	주어진 차원에서 문자열 텐서에 결합합니다.
Tensorflow :: ops :: refnextiteration	다음 반복에 입력을 사용할 수 있습니다.
Tensorflow :: ops :: refselect	inputs 의 index th 요소를 output 으로 전달합니다.
Tensorflow :: ops :: Refswitch	Ref Tensor data pred 에 의해 결정된 출력 포트로 전달합니다.
Tensorflow :: ops :: regexfullmatch	입력이 Regex 패턴과 일치하는지 확인하십시오.
Tensorflow :: ops :: RegexReplace	input 에서 pattern 정규 표현식의 일치를 rewrite 에 제공된 교체 문자열로 대체합니다.
Tensorflow :: OPS :: Relu	정류 된 선형을 계산합니다 : max(features, 0) .
Tensorflow :: OPS :: Relu6	정류 된 선형 6 : min(max(features, 0), 6) 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: requantizationRange	양자화 된 텐서에 존재하는 실제 값을 포괄하는 범위를 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: requantize	양자화 된 input 텐서를 낮은 정밀 output 으로 변환합니다.
Tensorflow :: OPS :: RESIZEAREA	영역 보간을 사용하여 images size 로 크기를 조정하십시오.
Tensorflow :: ops :: resizebicubic	Bicubic 보간을 사용하여 images size 로 크기를 조정하십시오.
Tensorflow :: ops :: resizebilinear	Bilinear 보간을 사용하여 images size 로 크기를 조정하십시오.
Tensorflow :: ops :: Resizenearestneighbor	가장 가까운 이웃 보간을 사용하여 images size 로 크기를 조정하십시오.
Tensorflow :: OPS :: ResourceApplyAdadelta	Adadelta 체계에 따라 '*var'를 업데이트하십시오.
Tensorflow :: OPS :: ResourceApplyAdagrad	Adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트하십시오.
Tensorflow :: OPS :: ResourceApplyAdagradda	근위 Adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트하십시오.
Tensorflow :: OPS :: ResourceApplyAdam	Adam 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트하십시오.
Tensorflow :: ops :: ResourceApplyAdamwithamsgrad	Adam 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트하십시오.
Tensorflow :: OPS :: ResourceApplyAddSign	AddSign 업데이트에 따라 '*var'업데이트.
Tensorflow :: OPS :: ResourceApplyCenteredrmsProp	중앙 RMSProp 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트하십시오.
Tensorflow :: ops :: resourceapplyftrl	ftrl-proximal 구성표에 따라 '*var'를 업데이트하십시오.
Tensorflow :: ops :: resourceapplyftrlv2	ftrl-proximal 구성표에 따라 '*var'를 업데이트하십시오.
Tensorflow :: OPS :: ResourceApplygradientDescent	'알파' * '델타'를 빼서 ' * var'를 업데이트하십시오.
Tensorflow :: OPS :: ResourceApplyKerasmomentum	모멘텀 체계에 따라 '*var'를 업데이트하십시오.
Tensorflow :: OPS :: ResourceApplyMomentum	모멘텀 체계에 따라 '*var'를 업데이트하십시오.
Tensorflow :: OPS :: ResourceApplyPowerSign	AddSign 업데이트에 따라 '*var'업데이트.
Tensorflow :: OPS :: ResourceApplyProximaladagrad	Adagrad 학습 속도를 가진 Fobos에 따라 '*var'및 '*accum'을 업데이트하십시오.
Tensorflow :: OPS :: ResourceApplyProximalGradientDescent	고정 학습 속도로 FOBOS 알고리즘으로 '*var'를 업데이트하십시오.
Tensorflow :: ops :: resourceplyrmsprop	RMSProp 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트하십시오.
Tensorflow :: ops :: resourcecountupto	'리소스'가 '제한'에 도달 할 때까지 '리소스'를 가리키는 변수 증분.
Tensorflow :: ops :: Resourcescatterndadd	변수 의 개별 값 또는 슬라이스에 드문 추가를 적용합니다.
Tensorflow :: OPS :: ResourcescatterndMax	TODO : DOC를 추가하십시오.
Tensorflow :: OPS :: Resourcescatterndmin	TODO : DOC를 추가하십시오.
Tensorflow :: OPS :: Resourcescatterndsub	변수 의 개별 값 또는 슬라이스에 희소 뺄셈을 적용합니다.
Tensorflow :: ops :: Resourcescatterndupdate	주어진 내의 개별 값 또는 슬라이스에 희소 updates 적용합니다.
Tensorflow :: OPS :: ResourcesParseApplyAdadelta	var: Variable()에서 가져와야 합니다.
Tensorflow :: OPS :: ResourcesParseApplyAdagrad	Adagrad 체계에 따라 '*var'및 '*accum'에서 관련 항목을 업데이트하십시오.
Tensorflow :: OPS :: ResourcesParseApplyAdagradda	근위 Adagrad 체계에 따라 '*var'및 '*accum'의 업데이트 항목.
Tensorflow :: ops :: resourcesparseapplycenteredrmsprop	중앙 RMSProp 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트하십시오.
Tensorflow :: ops :: resourcesparseapplyftrl	Ftrl-proximal 체계에 따라 '*var'의 관련 항목을 업데이트합니다.
Tensorflow :: ops :: resourcesparseapplyftrlv2	Ftrl-proximal 체계에 따라 '*var'의 관련 항목을 업데이트합니다.
Tensorflow :: OPS :: ResourcesParseApplyKerasmomentum	모멘텀 체계에 따라 '*var'및 '*accum'에서 관련 항목을 업데이트하십시오.
Tensorflow :: OPS :: ResourcesParseApplyMomentum	모멘텀 체계에 따라 '*var'및 '*accum'에서 관련 항목을 업데이트하십시오.
Tensorflow :: OPS :: ResourcesParseApplyProximaladagrad	FOBOS 알고리즘에 따라 '*var'및 '*accum'의 스파 스 업데이트 항목.
Tensorflow :: OPS :: ResourcesParseApplyProxiMalgradientDescent	Sparse 업데이트 '*var'고정 학습 속도를 가진 Fobos 알고리즘.
Tensorflow :: ops :: resourcesparseapplyrmsprop	RMSProp 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트하십시오.
Tensorflow :: ops :: 복원	체크 포인트 파일에서 텐서를 복원합니다.
Tensorflow :: ops :: 복원 슬라이스	체크 포인트 파일에서 텐서를 복원합니다.
Tensorflow :: ops :: restorev2	V2 체크 포인트에서 텐서를 복원합니다.
Tensorflow :: ops :: rint	x에 가장 가까운 요소 별 정수를 반환합니다.
Tensorflow :: ops :: 라운드	텐서의 값을 요소 측면에서 가장 가까운 정수로 반올림합니다.
Tensorflow :: ops :: rsqrt	X 요소 단위의 제곱근의 상호 작용을 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: sampledistordboundingbox	이미지에 대해 무작위로 왜곡 된 경계 박스를 생성합니다.
Tensorflow :: ops :: sampledistordboundingboxv2	이미지에 대해 무작위로 왜곡 된 경계 박스를 생성합니다.
Tensorflow :: ops :: 저장	입력 텐서를 디스크에 저장합니다.
Tensorflow :: ops :: saveslices	입력 텐서 슬라이스를 디스크에 저장합니다.
Tensorflow :: ops :: savev2	텐서를 V2 체크 포인트 형식으로 저장합니다.
Tensorflow :: ops :: scalarsummary	스칼라 값으로 Summary 프로토콜 버퍼를 출력합니다.
Tensorflow :: ops :: scaleandtranslate	TODO : DOC를 추가하십시오.
Tensorflow :: ops :: scatteradd	변수 참조에 희소 업데이트를 추가합니다.
Tensorflow :: ops :: scatterdiv	변수 참조를 Sparse 업데이트로 나눕니다.
Tensorflow :: ops :: scattermax	max 작업을 사용하여 스파 스 업데이트를 가변 참조로 줄입니다.
Tensorflow :: ops :: scattermin	min 작업을 사용하여 희소 업데이트를 변수 참조로 줄입니다.
Tensorflow :: ops :: scattermul	스파 스 업데이트에 변수 참조에 곱합니다.
Tensorflow :: ops :: scatterndadd	변수 의 개별 값 또는 슬라이스에 드문 추가를 적용합니다.
Tensorflow :: ops :: scatterndsub	변수 의 개별 값 또는 슬라이스에 희소 뺄셈을 적용합니다.
Tensorflow :: ops :: scatterndupdate	주어진 내의 개별 값 또는 슬라이스에 희소 updates 적용합니다.
Tensorflow :: ops :: scattersub	스파 스 업데이트를 변수 참조로 빼냅니다.
Tensorflow :: ops :: scatterupdate	스파 스 업데이트를 변수 참조에 적용합니다.
Tensorflow :: ops :: segmentmax	텐서의 세그먼트를 따라 최대 값을 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: segmentmean	텐서의 세그먼트를 따라 평균을 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: segmentmin	텐서의 세그먼트를 따라 최소값을 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: segmentProd	텐서의 세그먼트를 따라 제품을 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: segmentsum	텐서의 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: selectv2	TODO : DOC를 추가하십시오.
Tensorflow :: ops :: selu	스케일 지수 선형 : scale * alpha * (exp(features) - 1)
Tensorflow :: ops :: serializemanysparse	N -minibatch SparseTensor [N, 3] Tensor 객체로 직렬화합니다.
Tensorflow :: ops :: serializesparse	SparseTensor [3] Tensor 객체로 직렬화하십시오.
Tensorflow :: ops :: serializetensor	텐서를 직렬화 된 텐서 프로토 프로토로 변환합니다.
Tensorflow :: ops :: setdiff1d	두 숫자 또는 문자열 목록의 차이를 계산합니다.
Tensorflow :: OPS :: ShardedFilename	샤드 파일 이름을 생성하십시오.
Tensorflow :: ops :: ShardedFilespec	모든 샤드 파일 이름과 일치하는 글로벌 패턴을 생성합니다.
Tensorflow :: ops :: sigmoid	x 요소 측면에서 Sigmoid를 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: 사인	숫자의 부호에 대한 요소 별 표시를 반환합니다.
Tensorflow :: ops :: sin	X 요소 단위의 사인을 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: sinh	X 요소 별 쌍곡선 사인을 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: softmax	SoftMax 활성화를 계산합니다.
Tensorflow :: OPS :: SoftMaxCrossentRopyWithLogits	SoftMax 교차 엔트로피 비용 및 그라디언트를 역전증으로 계산합니다.
Tensorflow :: OPS :: SoftPlus	SoftPlus : log(exp(features) + 1) 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: softsign	SoftSign을 계산합니다 : features / (abs(features) + 1) .
Tensorflow :: ops :: sparseacumulatorapplygradient	주어진 축적기에 드문 구배를 적용합니다.
Tensorflow :: ops :: sparseacumulatortakegradient	SparseconditionalAccumulator 에서 평균 드문 구배를 추출합니다.
Tensorflow :: ops :: sparseadd	다른 SparseTensor 생성하기 위해 두 개의 SparseTensor 객체를 추가합니다.
Tensorflow :: ops :: sparseaddgrad	Sparseadd op의 그라디언트 연산자.
Tensorflow :: ops :: sparseapplyadadelta	var: Variable()에서 가져와야 합니다.
Tensorflow :: ops :: sparseapplyadagrad	Adagrad 체계에 따라 '*var'및 '*accum'에서 관련 항목을 업데이트하십시오.
Tensorflow :: ops :: sparseapplyadagradda	근위 Adagrad 체계에 따라 '*var'및 '*accum'의 업데이트 항목.
Tensorflow :: ops :: sparseapplycenteredrmsprop	중앙 RMSProp 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트하십시오.
Tensorflow :: ops :: sparseapplyftrl	Ftrl-proximal 체계에 따라 '*var'의 관련 항목을 업데이트합니다.
Tensorflow :: ops :: sparseapplyftrlv2	Ftrl-proximal 체계에 따라 '*var'의 관련 항목을 업데이트합니다.
Tensorflow :: ops :: sparseapplymomentum	모멘텀 체계에 따라 '*var'및 '*accum'에서 관련 항목을 업데이트하십시오.
Tensorflow :: ops :: sparseapplyproximaladagrad	FOBOS 알고리즘에 따라 '*var'및 '*accum'의 스파 스 업데이트 항목.
Tensorflow :: ops :: sparseapplyproximal gradientDescent	Sparse 업데이트 '*var'고정 학습 속도를 가진 Fobos 알고리즘.
Tensorflow :: ops :: sparseapplyrmsprop	RMSProp 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트하십시오.
Tensorflow :: ops :: sparsebincount	정수 배열에서 각 값의 발생 수를 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: sparseconcat	지정된 치수를 따라 SparseTensor 목록을 연결합니다.
Tensorflow :: ops :: sparseconditionalAccumulator	스파 스 그라디언트를 집계하기위한 조건부 축합기.
Tensorflow :: ops :: sparsecross	희소하고 조밀 한 텐서 목록에서 드문 크로스를 생성합니다.
Tensorflow :: ops :: sparsecrosshashed	희소하고 조밀 한 텐서 목록에서 드문 크로스를 생성합니다.
Tensorflow :: ops :: sparsecrossv2	희소하고 조밀 한 텐서 목록에서 드문 크로스를 생성합니다.
Tensorflow :: ops :: sparsedensecwiseadd	이 특별한 규칙을 사용하여 SparsetEnsor와 조밀 한 텐서를 추가합니다.
Tensorflow :: ops :: sparsedensecwisediv	구성 요소 측면은 SparSetensor를 조밀 한 텐서 로 나눕니다.
Tensorflow :: ops :: sparsedensecwisemul	구성 요소 측면은 Sparsetensor에 조밀 한 텐서를 곱합니다.
Tensorflow :: ops :: sparsefilmptyrows	입력 2-D SparseTensor 의 빈 행을 기본값으로 채 웁니다.
Tensorflow :: ops :: sparsefilemptyrowsgrad	sparsefilemptyrows 의 그라디언트.
Tensorflow :: ops :: sparsematmul	매트릭스 "a"에 의해 매트릭스 "b" 를 곱하십시오 .
Tensorflow :: ops :: sparsereducemax	SparSetensor의 치수에 걸쳐 최대 요소를 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: sparsereducemaxsparse	SparSetensor의 치수에 걸쳐 최대 요소를 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: sparsereducesum	SparSetensor의 치수에 걸쳐 요소의 합을 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: sparsereducesumsparse	SparSetensor의 치수에 걸쳐 요소의 합을 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: sparsereorder	sparsetensor를 표준의 행-대기 순서로 다시 표시합니다.
Tensorflow :: ops :: stresereshape	새로운 조밀 한 모양으로 값을 나타내도록 sparsetensor를 다시 구성합니다.
Tensorflow :: ops :: sparsesegmentmean	텐서의 희소 세그먼트를 따라 평균을 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: sparsesegmentmeangrad	sparsesegmentmean을 위한 그라디언트를 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: sparsesegmentmeanwithnumsegments	텐서의 희소 세그먼트를 따라 평균을 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: sparseSegentgmentsqrtn	텐서의 희소 세그먼트를 따라 N의 SQRT로 나눈 값을 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: sparsesegmentsqrtngrad	SparseSegmentsqrtn 에 대한 그라디언트를 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: sparsesegmentsqrtnwithnumsegments	텐서의 희소 세그먼트를 따라 N의 SQRT로 나눈 값을 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: sparsesegmentsum	텐서의 희소 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: sparsegmentsumwithnumsegments	텐서의 희소 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: sparseslice	start 과 size 에 따라 SparseTensor 를 슬라이스하십시오.
Tensorflow :: ops :: sparseslicegrad	Sparseslice op의 그라디언트 연산자.
Tensorflow :: ops :: sparsesoftmax	SoftMax를 배치 된 nd SparseTensor 에 적용합니다.
Tensorflow :: ops :: sparsesoftmaxcrossentropywithlogits	SoftMax 교차 엔트로피 비용 및 그라디언트를 역전증으로 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: sparsesparsemaximum	두 개의 sparsetensors의 요소 별 최대를 반환합니다.
Tensorflow :: ops :: sparsesparseminimum	두 개의 sparsetensors의 요소 별 최소를 반환합니다.
Tensorflow :: ops :: sparsesplit	SparseTensor 1 차원을 따라 num_split 텐서로 분할하십시오.
Tensorflow :: ops :: sparsetensordenseadd	SparseTensor 와 조밀 한 Tensor 추가하여 밀도가 높은 Tensor 생성합니다.
Tensorflow :: ops :: sparsetensordensematmul	SparSetensor (Rank 2) "A"빽빽한 매트릭스 "B"를 곱하십시오 .
Tensorflow :: ops :: sqrt	X 요소 단위의 제곱근을 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: square	X 요소 별 제곱을 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: squareddifference	리턴 (x -y) (x -y) 요소 별.
Tensorflow :: ops :: 스택	N R 텐서 목록을 1 랭크 (R+1) 텐서로 포장합니다.
Tensorflow :: ops :: 단계	단계 값은 경량 evqueue와 유사합니다.
Tensorflow :: ops :: stageclear	OP는 기본 컨테이너의 모든 요소를 ​​제거합니다.
Tensorflow :: ops :: stagepeek	OP는 지정된 인덱스의 값을 살펴 봅니다.
Tensorflow :: ops :: Stagesize	OP는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다.
Tensorflow :: ops :: stringformat	텐서 목록을 사용하여 문자열 템플릿을 형식화합니다.
Tensorflow :: ops :: stringjoin	주어진 문자열 텐서 목록의 문자열을 하나의 텐서로 결합합니다.
Tensorflow :: ops :: stringlength	input 의 스트링 길이.
Tensorflow :: OPS :: StringLower	모든 대문자를 각각의 소문자 교체로 변환합니다.
Tensorflow :: ops :: stringngrams	울퉁불퉁 한 문자열 데이터에서 ngrams를 만듭니다.
Tensorflow :: ops :: stringsplit	delimiter 기반으로 한 input 의 분할 요소를 SparseTensor 로 분할합니다.
Tensorflow :: ops :: stringsplitv2	sep 기반으로 한 source 의 요소를 SparseTensor 로 분할하십시오.
Tensorflow :: ops :: stringstrip	텐서 의 선장 및 후행 공백.
Tensorflow :: OPS :: StringToHashBucket	입력 텐서 의 각 문자열을 여러 버킷으로 해시 모드로 변환합니다.
Tensorflow :: OPS :: StringToHashBucketfast	입력 텐서 의 각 문자열을 여러 버킷으로 해시 모드로 변환합니다.
Tensorflow :: OPS :: StringToHashBucketStrong	입력 텐서 의 각 문자열을 여러 버킷으로 해시 모드로 변환합니다.
Tensorflow :: ops :: Stringtonumber	입력 텐서 의 각 문자열을 지정된 숫자 유형으로 변환합니다.
Tensorflow :: OPS :: StringUpper	모든 소문자를 각각의 대문자 교체로 변환합니다.
Tensorflow :: ops :: substr	문자열의 Tensor 에서 기판을 반환합니다.
Tensorflow :: OPS :: 빼기	x -y 요소 측면을 반환합니다.
Tensorflow :: ops :: sum	텐서의 치수에 걸쳐 요소의 합을 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: 스위치	pred 에 의해 결정된 출력 포트로 data 전달합니다.
Tensorflow :: ops :: tfrecordreader	Tensorflow 레코드 파일에서 레코드를 출력하는 독자.
Tensorflow :: ops :: Takemanysparsefromtensorsmap	드문 드문 표현을 조밀 한 텐서로 변환합니다.
Tensorflow :: ops :: tan	X 요소 단위의 Tan을 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: tanh	x 요소 단위의 쌍곡선 접선을 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: temporaryvariable	돌연변이 될 수 있지만 단일 단계 내에서만 지속되는 텐서를 반환합니다.
Tensorflow :: OPS :: TensorArray	주어진 크기의 텐서 배열.
Tensorflow :: ops :: tensorarrayclose	자원 컨테이너에서 TensorArray를 삭제하십시오.
Tensorflow :: OPS :: TensorArrayConcat	TensorArray 에서 값 value 로 요소를 연결합니다 .
Tensorflow :: OPS :: TensorArraygather	TensorArray 에서 출력 value 으로 특정 요소를 수집하십시오 .
Tensorflow :: OPS :: TensorArraygrad	주어진 핸들에 값의 그라디언트를 저장하기위한 텐소 라 레이를 만듭니다.
Tensorflow :: ops :: TensorArraygradwithShape	주어진 핸들에 여러 값의 값을 저장하기위한 텐소 라 레이를 만듭니다.
Tensorflow :: ops :: TensorArrayread	TensorArray 에서 출력 value 으로 요소를 읽으십시오.
Tensorflow :: OPS :: TensorArrayscatter	입력 값에서 데이터를 특정 TensorArray 요소로 산출하십시오.
Tensorflow :: ops :: tensorarraysize	TensorArray 의 현재 크기를 얻으십시오.
Tensorflow :: ops :: tensorarraysplit	입력 값에서 데이터를 TensorArray 요소로 분할하십시오.
Tensorflow :: OPS :: TensorArrayWrite	Tensor_Array에 요소를 밀어 넣으십시오.
Tensorflow :: ops :: Tensorsummary	텐서로 Summary 프로토콜 버퍼를 출력합니다.
Tensorflow :: ops :: Tensorsummaryv2	텐서 및 플러그 당 데이터로 Summary 프로토콜 버퍼를 출력합니다.
Tensorflow :: OPS :: TextLinerEader	파일의 줄을 출력하는 독자는 ' '.
Tensorflow :: ops :: timestamp	Epoch 이후 몇 초 만에 시간을 제공합니다.
Tensorflow :: ops :: topk	마지막 차원에 대한 k 큰 요소의 값과 지수를 찾습니다.
Tensorflow :: ops :: truncatediv	정수 유형의 경우 x / y 요소로 반환합니다.
Tensorflow :: ops :: truncatemod	요소 별 분열을 반환합니다.
Tensorflow :: ops :: truncatednormal	잘린 정규 분포에서 임의 값을 출력합니다.
Tensorflow :: ops :: unicodescript	유니 코드 정수 코드 포인트의 주어진 텐서의 스크립트 코드를 결정하십시오.
Tensorflow :: ops :: Unicodetranscode	소스에서 입력 텍스트를 인코딩하여 대상 인코딩으로 트랜스 코딩합니다.
Tensorflow :: ops :: uniformcandidatesampler	균일 한 분포로 후보 샘플링에 대한 레이블을 생성합니다.
TensorFlow :: ops :: UnsortedSegmentJoin	segment_ids 기반으로 inputs 요소에 결합합니다.
Tensorflow :: ops :: UnsortedSegmentMax	텐서의 세그먼트를 따라 최대 값을 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: UnsortedSegmentmin	텐서의 세그먼트를 따라 최소값을 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: UnsortedSegmentProd	텐서의 세그먼트를 따라 제품을 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: UnsortedSegmentsum	텐서의 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다.
Tensorflow :: ops :: 무대	OP는 경량 퇴적물과 유사합니다.
Tensorflow :: ops :: 변수	단계를 가로 질러 지속되는 텐서의 형태로 상태를 유지합니다.
Tensorflow :: ops :: 어디	reshape op에 따라 양자화 된 텐서를 재구성합니다.
Tensorflow :: ops :: where3	condition 에 따라 x 또는 y 에서 요소를 선택합니다.
Tensorflow :: ops :: wholefilereader	파일의 전체 내용을 값으로 출력하는 리더.
Tensorflow :: ops :: WriteFile	입력 파일 이름에서 파일에 내용을 씁니다.
Tensorflow :: ops :: xdivy	x == 0이면 0을 반환하고 그렇지 않으면 x / y는 요소를 반환합니다.
Tensorflow :: ops :: xlog1py	x == 0이면 0을 반환하고 x * log1p (y)는 그렇지 않으면 요소를 반환합니다.
Tensorflow :: ops :: xlogy	x == 0이면 0을 반환하고 x * log (y)는 그렇지 않으면 요소를 반환합니다.
Tensorflow :: ops :: Zeros like	같은 모양으로 0의 텐서를 반환하고 x와 유형을 유형합니다.
Tensorflow :: ops :: Zeta	Hurwitz Zeta 기능을 계산하십시오 \((x, q)\).

typedefs

뮬

Multiply Mul

네거

Negate Neg

감정

All ReduceAll

환원

Any ReduceAny

ReduceMax

Max ReduceMax

환원

Mean ReduceMean

leducemin

Min ReduceMin

REDAYPROD

Prod ReduceProd

감정소

Sum ReduceSum

보결

Subtract Sub

기능

asnodeout

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

asnodeoutlist

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

오디오무

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

오디오무

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

나쁜 콜러

TF_MUST_USE_RESULT Attrs BadColor(
  const TensorProto & x
)

비 핀트 값의 픽셀에 사용할 색상.

텐서에 대한 기본값

상수

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

상수

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

상수

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

Constfromproto

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

imagesUmmary

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

imagesUmmary

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

최대치

Attrs MaxImages(
  int64 x
)

맥스 아우 티트

Attrs MaxOutputs(
  int64 x
)

마디

::tensorflow::Node * node() const 

범위

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

이미지를 생성 할 배치 요소의 최대 수.

기본값은 3입니다