Graph

एक खाली ग्राफ बनाएं।

y s wrt x s, यानी d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... के योग के आंशिक व्युत्पन्न की गणना करने के लिए संचालन जोड़ता है।

dx का उपयोग प्रारंभिक ग्रेडिएंट्स के रूप में किया जाता है (जो कुछ हानि फ़ंक्शन L wrt y के प्रतीकात्मक आंशिक व्युत्पन्न का प्रतिनिधित्व करते हैं)। dx शून्य होना चाहिए या उसका आकार y होना चाहिए।

यदि dx रिक्त है, तो कार्यान्वयन y में सभी आकृतियों के लिए OnesLike के dx का उपयोग करेगा।

prefix का उपयोग ग्रेडिएंट की गणना करने के लिए ग्राफ़ में जोड़े गए सभी नोड्स पर लागू नाम उपसर्ग के रूप में किया जाता है। यह दिए गए ग्राफ़ के भीतर अद्वितीय होना चाहिए या ऑपरेशन विफल हो जाएगा।

यदि prefix शून्य है, तो एक स्वतः ही चुन लिया जाएगा।

y s wrt x s, यानी, dy/dx_1, dy/dx_2...

यह addGradients(String, Output[], Output[], Output[]) का एक सरलीकृत संस्करण है जहां y एक एकल आउटपुट है, dx शून्य है और prefix शून्य है।

ग्राफ़ से जुड़े संसाधन जारी करें।

इस ग्राफ़ के संदर्भ में कोई सक्रिय Session इंस्टेंस नहीं होने तक ब्लॉक करता है। निकट रिटर्न के बाद एक ग्राफ प्रयोग योग्य नहीं है।

TensorFlow ग्राफ़ का क्रमबद्ध प्रतिनिधित्व आयात करें।

TensorFlow ग्राफ़ का क्रमबद्ध प्रतिनिधित्व आयात करें।

ग्राफ़ का क्रमबद्ध प्रतिनिधित्व, जिसे अक्सर ग्राफ़डिफ़ के रूप में संदर्भित किया जाता है, अन्य भाषा एपीआई में toGraphDef() और समकक्षों द्वारा उत्पन्न किया जा सकता है।

ग्राफ़ में Operation s जोड़ने के लिए एक बिल्डर लौटाता है।

दिए गए नाम के साथ ऑपरेशन (ग्राफ में नोड) लौटाता है।

या null अगर ग्राफ में ऐसा कोई ऑपरेशन मौजूद नहीं है।

ग्राफ में सभी Operation पर इटरेटर।

पुनरावृत्ति का क्रम अनिर्दिष्ट है। पुनरावृत्ति के दौरान अंतर्निहित ग्राफ़ में परिवर्तन होने पर पुनरावर्तक के उपभोक्ताओं को कोई सूचना प्राप्त नहीं होगी।

ग्राफ़ का क्रमबद्ध प्रतिनिधित्व उत्पन्न करें।

थोड़ी देर का लूप बनाता है।