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TensorFlow C ++参考

array_ops

会员

tensorflow :: ops :: BatchToSpace BatchToSpace用于T型4维张量。
tensorflow :: ops :: BatchToSpaceND BatchToSpace用于T类型的ND张量。
tensorflow :: ops :: Bitcast 在不复制数据的情况下将张量从一种类型比特转换为另一种类型。
tensorflow :: ops :: BroadcastDynamicShape 通过广播返回s0 op s1的形状。
tensorflow :: ops :: BroadcastTo 广播数组以获得兼容的形状。
tensorflow :: ops :: CheckNumerics 检查张量的NaN和Inf值。
tensorflow :: ops :: Concat 沿一维连接张量。
tensorflow :: ops :: ConjugateTranspose 根据排列对x的维进行混洗,然后对结果进行共轭。
tensorflow :: ops :: DebugGradientIdentity 用于渐变调试的Identity op。
tensorflow :: ops :: DebugGradientRefIdentity 用于渐变调试的Identity op。
tensorflow :: ops :: DeepCopy 复制x
tensorflow :: ops :: DepthToSpace T型张量的DepthToSpace
tensorflow :: ops ::去均衡 将'输入'张量均衡为浮点张量
张量流::操作::诊断 返回具有给定对角线值的对角张量。
tensorflow :: ops :: DiagPart 返回张量的对角线部分。
tensorflow :: ops :: EditDistance 计算(可能是标准化的)Levenshtein编辑距离。
张量流::操作::空 创建具有给定形状的张量。
tensorflow :: ops :: EnsureShape 确保张量的形状与期望的形状匹配。
tensorflow :: ops :: ExpandDims 将1的尺寸插入张量的形状。
tensorflow :: ops :: ExtractImagePatches images提取patches ,并将其放入“深度”输出维度。
tensorflow :: ops :: ExtractVolumePatches input提取patches ,并将其放入“深度”输出维度。
tensorflow :: ops :: FakeQuantWithMinMaxArgs 伪造量化“输入”张量,将float键入相同类型的“输出”张量。
tensorflow :: ops :: FakeQuantWithMinMaxArgsGradient 计算FakeQuantWithMinMaxArgs操作的梯度。
tensorflow :: ops :: FakeQuantWithMinMaxVars 通过全局float标量min伪造float类型的'inputs'张量
tensorflow :: ops :: FakeQuantWithMinMaxVarsGradient FakeQuantWithMinMaxVars操作计算梯度。
tensorflow :: ops :: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel 伪造量化float类型的“输入”张量和以下形状之一: [d]
tensorflow :: ops :: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient 计算FakeQuantWithMinMaxMaxVarsPerChannel操作的梯度。
张量流::操作::填充 创建一个填充有标量值的张量。
tensorflow :: ops ::指纹 生成指纹值。
tensorflow :: ops :: Gather 根据indicesparams 收集切片。
tensorflow :: ops :: GatherNd 收集从片params张量与指定的形状indices
tensorflow :: ops :: GatherV2 收集从切片paramsaxis根据indices
tensorflow :: ops :: GuaranteeConst 向TF运行时保证输入张量是一个常数。
tensorflow :: ops :: Identity 返回具有与输入张量或值相同的形状和内容的张量。
tensorflow :: ops :: IdentityN 返回具有与输入相同的形状和内容的张量列表。
tensorflow :: ops :: ImmutableConst 从内存区域返回不可变张量。
tensorflow :: ops :: InplaceAdd 将v添加到x的指定行中。
tensorflow :: ops :: InplaceSub v减去x指定行。
tensorflow :: ops :: InplaceUpdate v值更新指定的行。
tensorflow :: ops :: InvertPermutation 计算张量的反排列。
tensorflow :: ops :: MatrixBandPart 复制一个张量,将每个最里面的矩阵的中心带之外的所有内容设置为张量。
tensorflow :: ops :: MatrixDiag 返回具有给定批次对角线值的批次对角线张量。
tensorflow :: ops :: MatrixDiagPart 返回批量张量的批量对角线部分。
tensorflow :: ops :: MatrixDiagPartV2 返回批量张量的批量对角线部分。
tensorflow :: ops :: MatrixDiagV2 返回具有给定批次对角线值的批次对角线张量。
tensorflow :: ops :: MatrixSetDiag 返回具有新的批处理对角线值的批处理矩阵张量。
tensorflow :: ops :: MatrixSetDiagV2 返回具有新的批处理对角线值的批处理矩阵张量。
tensorflow :: ops :: MirrorPad 用镜像值填充张量。
tensorflow :: ops :: OneHot 返回一个单张量的张量。
tensorflow :: ops :: OnesLike 返回具有与x相同的形状和类型的1的张量。
tensorflow :: ops :: Pad 用零填充张量。
tensorflow :: ops :: PadV2 填充张量。
tensorflow :: ops :: ParallelConcat 沿第一个维度连接N张量的列表。
tensorflow :: ops ::占位符 占位符,用于将要输入到计算中的值。
tensorflow :: ops :: PlaceholderWithDefault 一个占位符op,在不提供其输出时通过input
tensorflow :: ops :: PreventGradient 如果请求渐变,则标识操作将触发错误。
tensorflow :: ops :: QuantizeAndDequantizeV2 量化然后反量化张量。
tensorflow :: ops :: QuantizeAndDequantizeV3 量化然后反量化张量。
tensorflow :: ops :: QuantizeV2 将float类型的'输入'张量量化为'T'类型的'输出'张量。
tensorflow :: ops :: QuantizedConcat 沿一维连接量化张量。
tensorflow :: ops :: QuantizedInstanceNorm 量化实例规范化。
tensorflow :: ops :: SetDiff1D 计算两个数字或字符串列表之间的差异。
tensorflow :: ops ::堆栈 N等级R张量的列表打包到一个等级(R+1)张量中。
tensorflow :: ops ::哪里 根据“重塑”操作重塑量化的张量。
tensorflow :: ops :: ZerosLike 返回零张量,其形状和类型与x相同。

候选人抽样调查

会员

tensorflow :: ops :: AllCandidateSampler 生成标签,用于具有学习的字母组合分布的候选样本。
tensorflow :: ops :: ComputeAccidentalHits 计算与true_labels匹配的sampled_candidates中的位置的ID。
tensorflow :: ops :: FixedUnigramCandidateSampler 生成标签,用于具有学习的字母组合分布的候选样本。
tensorflow :: ops :: LearnedUnigramCandidateSampler 生成标签,用于具有学习的字母组合分布的候选样本。
tensorflow :: ops :: LogUniformCandidateSampler 生成具有对数均匀分布的候选样本标签。
tensorflow :: ops :: UniformCandidateSampler 生成具有均匀分布的候选样本标签。

control_flow_ops

会员

tensorflow :: ops ::中止 引发异常以在调用时中止该进程。
tensorflow :: ops :: ControlTrigger 什么也没做。
tensorflow :: ops :: LoopCond 将输入转发到输出。
tensorflow :: ops ::合并 将可用张量的值从inputs转发到output
tensorflow :: ops :: NextIteration 使其输入可用于下一次迭代。
tensorflow :: ops :: RefNextIteration 使其输入可用于下一次迭代。
tensorflow :: ops :: RefSelect inputsindex th元素转发到output
tensorflow :: ops :: RefSwitch 将参考张量data转发到pred确定的输出端口。
tensorflow :: ops :: Switch data转发到由pred确定的输出端口。

核心

会员

tensorflow :: ClientSession ClientSession对象使调用者可以驱动对使用C ++ API构造的TensorFlow图的评估。
tensorflow ::输入 表示可以用作Operation的操作数的张量值。
tensorflow :: InputList 一种表示需要张量列表的操作输入的类型。
tensorflow ::操作 表示计算图中的一个节点。
张量流::输出 表示Operation产生的张量值。
张量流::范围 Scope对象代表一组具有相同属性(如公用名称前缀)的相关TensorFlow op。
tensorflow ::状态 表示Tensorflow中呼叫的成功或失败。
tensorflow :: TensorBuffer

data_flow_ops

会员

tensorflow :: ops :: AccumulatorApplyGradient 将梯度应用于给定的累加器。
tensorflow :: ops :: AccumulatorNumAccumulated 返回给定累加器中聚合的渐变数。
tensorflow :: ops :: AccumulatorSetGlobalStep 使用global_step的新值更新累加器。
tensorflow :: ops :: AccumulatorTakeGradient 在给定的ConditionalAccumulator中提取平均梯度。
tensorflow :: ops ::屏障 定义在不同图形执行过程中持续存在的障碍。
tensorflow :: ops :: BarrierClose 关闭给定的障碍。
tensorflow :: ops :: BarrierIncompleteSize 计算给定障碍中不完整元素的数量。
tensorflow :: ops :: BarrierInsertMany 对于每个键,将各自的值分配给指定的组件。
tensorflow :: ops :: BarrierReadySize 计算给定障碍中完整元素的数量。
tensorflow :: ops :: BarrierTakeMany 从障碍中获取给定数量的完成元素。
tensorflow :: ops :: ConditionalAccumulator 用于累积梯度的条件累加器。
tensorflow :: ops :: DeleteSessionTensor 删除会话中由其句柄指定的张量。
tensorflow :: ops :: DynamicPartition 使用来自partitions索引partitions data分区为num_partitions张量。
tensorflow :: ops :: DynamicStitch data张量中的值交织到单个张量中。
tensorflow :: ops :: FIFOQueue 以先进先出顺序生成元素的队列。
tensorflow :: ops :: GetSessionHandle 将输入张量存储在当前会话的状态中。
tensorflow :: ops :: GetSessionHandleV2 将输入张量存储在当前会话的状态中。
tensorflow :: ops :: GetSessionTensor 获取由其句柄指定的张量的值。
tensorflow :: ops :: MapClear Op删除基础容器中的所有元素。
tensorflow :: ops :: MapIncompleteSize Op返回基础容器中不完整元素的数量。
tensorflow :: ops :: MapPeek Op偷看指定键上的值。
tensorflow :: ops :: MapSize Op返回基础容器中的元素数。
tensorflow :: ops :: MapStage 基础容器中的阶段 (键,值),其行为类似于哈希表。
tensorflow :: ops :: MapUnstage Op删除并返回与键关联的值。
tensorflow :: ops :: MapUnstageNoKey Op移除并返回随机值(键,值)
tensorflow :: ops :: OrderedMapClear Op删除基础容器中的所有元素。
tensorflow :: ops :: OrderedMapIncompleteSize Op返回基础容器中不完整元素的数量。
tensorflow :: ops :: OrderedMapPeek Op偷看指定键上的值。
tensorflow :: ops :: OrderedMapSize Op返回基础容器中的元素数。
tensorflow :: ops :: OrderedMapStage 基础容器中的阶段 (键,值)的行为类似于有序的行为。
tensorflow :: ops :: OrderedMapUnstage Op删除并返回与键关联的值。
tensorflow :: ops :: OrderedMapUnstageNoKey Op删除并返回最小的(key,value)元素。
tensorflow :: ops :: PaddingFIFOQueue 以先进先出顺序生成元素的队列。
tensorflow :: ops :: ParallelDynamicStitch data张量中的值交织到单个张量中。
tensorflow :: ops :: PriorityQueue 一个队列,该队列生成按第一个组件值排序的元素。
tensorflow :: ops :: QueueClose 关闭给定的队列。
tensorflow :: ops :: QueueDequeue 从给定队列中使一个或多个张量的元组出队。
tensorflow :: ops :: QueueDequeueMany 从给定队列中使一个或多个张量的n元组出队。
tensorflow :: ops :: QueueDequeueUpTo 从给定队列中取出一个或多个张量的n元组。
tensorflow :: ops :: QueueEnqueue 将一个或多个张量的元组排入给定队列。
tensorflow :: ops :: QueueEnqueueMany 在给定队列中将一个或多个张量的零个或多个元组排队。
tensorflow :: ops :: QueueIsClosed 如果队列关闭,则返回true。
tensorflow :: ops :: QueueIsClosedV2 如果队列关闭,则返回true。
tensorflow :: ops :: QueueSize 计算给定队列中的元素数。
tensorflow :: ops :: RandomShuffleQueue 一个随机化元素顺序的队列。
tensorflow :: ops :: RecordInput 发出随机记录。
tensorflow :: ops :: SparseAccumulatorApplyGradient 将稀疏渐变应用于给定的累加器。
tensorflow :: ops :: SparseAccumulatorTakeGradient SparseConditionalAccumulator中提取平均稀疏梯度。
tensorflow :: ops :: SparseConditionalAccumulator 用于累积稀疏梯度的条件累加器。
张量流::操作::阶段 阶段值类似于轻量级入队。
tensorflow :: ops :: StageClear Op删除基础容器中的所有元素。
tensorflow :: ops :: StagePeek Op偷看指定索引处的值。
tensorflow :: ops :: StageSize Op返回基础容器中的元素数。
tensorflow :: ops :: TensorArray 给定大小的张量数组。
tensorflow :: ops :: TensorArrayClose 从其资源容器中删除TensorArray
tensorflow :: ops :: TensorArrayConcat CONCAT从元素TensorArray入值value
tensorflow :: ops :: TensorArrayGather TensorArray中的特定元素收集到输出value
tensorflow :: ops :: TensorArrayGrad 创建一个TensorArray用于在给定的句柄中存储值的梯度。
tensorflow :: ops :: TensorArrayGradWithShape 创建一个TensorArray以在给定的句柄中存储值的多个渐变。
tensorflow :: ops :: TensorArrayRead TensorArray中读取一个元素作为输出value
tensorflow :: ops :: TensorArrayScatter 将数据从输入值分散到特定的TensorArray元素中。
tensorflow :: ops :: TensorArraySize 获取TensorArray的当前大小。
tensorflow :: ops :: TensorArraySplit 将数据从输入值拆分为TensorArray元素。
tensorflow :: ops :: TensorArrayWrite 将一个元素推到tensor_array上。
tensorflow :: ops :: Unstage Op类似于轻量级出队。

image_ops

会员

tensorflow :: ops :: AdjustContrast 调整一幅或多幅图像的对比度。
tensorflow :: ops :: AdjustHue 调整一幅或多幅图像的色调。
tensorflow :: ops :: AdjustSaturation 调整一幅或多幅图像的饱和度。
tensorflow :: ops :: CombinedNonMaxSuppression 贪婪地按分数降序选择边界框的子集。
tensorflow :: ops :: CropAndResize 从输入图像张量中提取作物并调整其大小。
tensorflow :: ops :: CropAndResizeGradBoxes 计算输入框张量的crop_and_resize的梯度。
tensorflow :: ops :: CropAndResizeGradImage 计算输入图像张量的crop_and_resize的梯度。
tensorflow :: ops :: DecodeAndCropJpeg 将JPEG编码的图像解码并裁剪为uint8张量。
tensorflow :: ops :: DecodeBmp 将BMP编码图像的第一帧解码为uint8张量。
tensorflow :: ops :: DecodeGif 将GIF编码图像的帧解码为uint8张量。
tensorflow :: ops :: DecodeJpeg 将JPEG编码的图像解码为uint8张量。
tensorflow :: ops :: DecodePng 将PNG编码的图像解码为uint8或uint16张量。
tensorflow :: ops :: DrawBoundingBoxes 在一批图像上绘制边界框。
tensorflow :: ops :: DrawBoundingBoxesV2 在一批图像上绘制边界框。
tensorflow :: ops :: EncodeJpeg 对图像进行JPEG编码。
tensorflow :: ops :: EncodeJpegVariableQuality JPEG以提供的压缩质量对输入图像进行编码。
tensorflow :: ops :: EncodePng PNG编码图像。
tensorflow :: ops :: ExtractGlimpse 从输入张量中提取一瞥。
tensorflow :: ops :: ExtractJpegShape 提取JPEG编码图像的形状信息。
tensorflow :: ops :: HSVToRGB 将一幅或多幅图像从HSV转换为RGB。
tensorflow :: ops :: NonMaxSuppression 贪婪地按分数降序选择边界框的子集。
tensorflow :: ops :: NonMaxSuppressionV2 贪婪地按分数降序选择边界框的子集。
tensorflow :: ops :: NonMaxSuppressionV3 贪婪地按分数降序选择边界框的子集。
tensorflow :: ops :: NonMaxSuppressionV4 贪婪地按分数降序选择边界框的子集。
tensorflow :: ops :: NonMaxSuppressionV5 贪婪地按分数降序选择边界框的子集。
tensorflow :: ops :: NonMaxSuppressionWithOverlaps 贪婪地按分数降序选择边界框的子集。
tensorflow :: ops :: QuantizedResizeBilinear 使用量化双线性插值将量化images调整为适当size
张量流:: ops :: RGBToHSV 将一个或多个图像从RGB转换为HSV。
tensorflow :: ops :: ResizeArea 使用区域插值将images调整size
tensorflow :: ops :: ResizeBicubic 使用双三次插值将images调整为size
tensorflow :: ops :: ResizeBilinear 使用双线性插值将images调整size
tensorflow :: ops :: ResizeNearestNeighbor 使用最近邻插值将images调整为适当size
tensorflow :: ops :: SampleDistortedBoundingBox 为图像生成一个随机变形的边界框。
tensorflow :: ops :: SampleDistortedBoundingBoxV2 为图像生成一个随机变形的边界框。
tensorflow :: ops :: ScaleAndTranslate 待办事项:添加文档。

io_ops

会员

tensorflow :: ops :: FixedLengthRecordReader 一个从文件输出定长记录的阅读器。
tensorflow :: ops :: IdentityReader 读取器,将排队的工作作为键和值输出。
tensorflow :: ops :: LMDBReader 一个从LMDB文件输出记录的读取器。
tensorflow :: ops :: MatchingFiles 返回与一个或多个全局模式匹配的文件集。
tensorflow :: ops :: MergeV2Checkpoints 特定于V2格式:合并分片检查点的元数据文件。
tensorflow :: ops :: ReadFile 读取并输出输入文件名的全部内容。
tensorflow :: ops :: ReaderNumRecordsProduced 返回此Reader产生的记录数。
tensorflow :: ops :: ReaderNumWorkUnitsCompleted 返回此Reader已完成处理的工作单位数。
tensorflow :: ops :: ReaderRead 返回读取器产生的下一个记录(键,值对)。
tensorflow :: ops :: ReaderReadUpTo 最多返回Reader生成的num_records (键,值)对。
tensorflow :: ops :: ReaderReset 阅读器还原到其初始清洁状态。
tensorflow :: ops :: ReaderRestoreState 阅读器还原到以前保存的状态。
tensorflow :: ops :: ReaderSerializeState 产生一个字符串张量,该张量编码Reader的状态。
tensorflow :: ops ::恢复 从检查点文件恢复张量。
tensorflow :: ops :: RestoreSlice 从检查点文件恢复张量。
tensorflow :: ops :: RestoreV2 从V2检查点恢复张量。
tensorflow :: ops ::保存 将输入张量保存到磁盘。
tensorflow :: ops :: SaveSlices 将输入张量切片保存到磁盘。
tensorflow :: ops :: SaveV2 将张量保存为V2检查点格式。
tensorflow :: ops :: ShardedFilename 生成分片的文件名。
tensorflow :: ops :: ShardedFilespec 生成与所有分片文件名匹配的全局模式。
tensorflow :: ops :: TFRecordReader 阅读器,从TensorFlow记录文件输出记录。
tensorflow :: ops :: TextLineReader 读取器,输出以'分隔的文件行
'。
tensorflow :: ops :: WholeFileReader 读取器,将文件的全部内容作为值输出。
tensorflow :: ops :: WriteFile 将内容写入输入文件名下的文件中。

logging_ops

会员

tensorflow :: ops :: Assert 断言给定条件为真。
tensorflow :: ops :: HistogramSummary 输出带有直方图的Summary协议缓冲区。
tensorflow :: ops :: MergeSummary 合并摘要。
tensorflow :: ops ::打印 打印张量列表。
tensorflow :: ops :: PrintV2 打印字符串标量。
张量流::操作::标量摘要 输出具有标量值的Summary协议缓冲区。
tensorflow :: ops :: Tensor摘要 输出带有张量的Summary协议缓冲区。
tensorflow :: ops :: TensorSummaryV2 输出带有张量和每个插件数据的Summary协议缓冲区。
张量流::操作::时间戳 提供自纪元以来的时间(以秒为单位)。

math_ops

会员

tensorflow :: ops :: Abs 计算张量的绝对值。
tensorflow :: ops :: AccumulateNV2 返回张量列表的按元素求和。
tensorflow :: ops :: Acos 计算x元素的acos。
tensorflow :: ops :: Acosh 计算x元素的反双曲余弦值。
tensorflow :: ops ::添加 按元素返回x + y。
tensorflow :: ops :: AddN 明智地所有输入张量元素相加。
tensorflow :: ops :: AddV2 按元素返回x + y。
tensorflow :: ops ::全部 计算跨张量维度的元素的“逻辑与”。
tensorflow :: ops ::角度 返回复数的参数。
tensorflow :: ops :: Any 计算张量维度上元素的“逻辑或”。
张量流::操作::近似等于 返回abs(xy)<元素公差的真值。
tensorflow :: ops :: ArgMax 返回张量维度上具有最大值的索引。
tensorflow :: ops :: ArgMin 返回张量维度上具有最小值的索引。
tensorflow :: ops :: Asin 计算元素x的三角反正弦。
tensorflow :: ops :: Asinh 计算x元素的反双曲正弦值。
tensorflow :: ops :: Atan 计算元素x的三角逆切线。
tensorflow :: ops :: Atan2 计算y/x元素方向的反正切值,并遵守参数的符号。
tensorflow :: ops :: Atanh 计算元素x的反双曲正切值。
tensorflow :: ops :: BatchMatMul 批量乘以两个张量的切片。
tensorflow :: ops :: BatchMatMulV2 批量乘以两个张量的切片。
tensorflow :: ops :: BesselI0e 计算x元素的Bessel i0e函数。
tensorflow :: ops :: BesselI1e 计算x元素的Bessel i1e函数。
tensorflow :: ops :: Betainc 计算正规化的不完全beta积分\(I_x(a, b)\)。
tensorflow :: ops :: Bincount 计算整数数组中每个值的出现次数。
tensorflow :: ops :: Bucketize 根据“边界”对“输入”进行存储桶化。
tensorflow :: ops :: Cast 类型为SrcT的x强制转换为DstT的y。
tensorflow :: ops :: Ceil 返回不小于x的逐元素最小整数。
tensorflow :: ops :: ClipByValue 将张量值裁剪为指定的最小值和最大值。
tensorflow :: ops :: CompareAndBitpack input thresholdthreshold值进行比较,并将结果位打包到uint8
tensorflow :: ops ::复杂 将两个实数转换为复数。
tensorflow :: ops :: ComplexAbs 计算张量的复数绝对值。
tensorflow :: ops :: Conj 返回复数的复共轭。
tensorflow :: ops :: Cos 计算x元素的cos。
tensorflow :: ops :: Cosh 计算元素x的双曲余弦值。
tensorflow :: ops :: Cross 计算成对叉积。
tensorflow :: ops :: Cumprod 计算沿axis的张量x的累加乘积。
tensorflow :: ops :: Cumsum 计算沿axis的张量x的累积和。
tensorflow :: ops :: Digamma 计算Psi( Lgamma的导数)的绝对值的对数。
tensorflow :: ops :: Div 按元素返回x / y。
tensorflow :: ops :: DivNoNan 如果分母为零,则返回0。
tensorflow :: ops ::等于 按元素返回(x == y)的真值。
tensorflow :: ops :: Erf 计算x元素的高斯误差函数。
tensorflow :: ops :: Erfc 计算元素x的互补误差函数。
tensorflow :: ops :: EuclideanNorm 在张量的各个维度上计算元素的欧几里得范数。
tensorflow :: ops :: Exp 计算x元素的指数。
tensorflow :: ops :: Expm1 按元素计算exp(x) - 1
tensorflow :: ops :: Floor 返回不大于x的逐元素最大整数。
tensorflow :: ops :: FloorDiv 返回x // y元素级。
tensorflow :: ops :: FloorMod 返回元素的除法余数。
tensorflow :: ops ::更大 按元素返回(x> y)的真值。
tensorflow :: ops :: GreaterEqual 按元素返回(x> = y)的真值。
tensorflow :: ops :: HistogramFixedWidth 返回值的直方图。
tensorflow :: ops :: Igamma 计算下正则化不完全伽玛函数P(a, x)
tensorflow :: ops :: Igammac 计算上正则化不完全Gamma函数Q(a, x)
tensorflow :: ops ::成像 返回复数的虚部。
tensorflow :: ops :: Inv 计算元素x的倒数。
tensorflow :: ops :: IsFinite 返回x的哪些元素是有限的。
tensorflow :: ops :: IsInf 返回x的哪些元素是Inf。
tensorflow :: ops :: IsNan 返回x的哪些元素为NaN。
tensorflow :: ops :: Less 按元素返回(x <y)的真值。
tensorflow :: ops :: LessEqual 按元素返回(x <= y)的真值。
tensorflow :: ops :: Lgamma 按元素计算Gamma(x)绝对值的对数。
tensorflow :: ops :: LinSpace 间隔生成值。
tensorflow :: ops :: Log 计算x元素的自然对数。
tensorflow :: ops :: Log1p 以元素为单位计算(1 + x)的自然对数。
tensorflow :: ops :: LogicalAnd 返回元素x和y的真值。
tensorflow :: ops :: LogicalNot 返回非x元素的真值。
tensorflow :: ops :: LogicalOr 返回元素x或y的真值。
tensorflow :: ops :: MatMul 矩阵“ a” 乘以矩阵“ b”。
张量流::操作::最大 计算张量维度上元素的最大值。
张量流::操作::最大 返回x和y的最大值(即
tensorflow :: ops ::平均值 计算跨张量维度的元素的均值。
tensorflow :: ops :: Min 计算张量维度上的最小元素。
tensorflow :: ops ::最小 返回x和y的最小值(即
tensorflow :: ops :: Mod 返回元素的除法余数。
tensorflow :: ops :: MulNoNan 按元素返回x * y。
tensorflow :: ops :: Multiply 按元素返回x * y。
tensorflow :: ops ::否定 按元素计算数值负值。
tensorflow :: ops :: NextAfter 在元素方向x2的方向上返回x1的下一个可表示值。
张量流::操作::不等于 逐元素返回(x!= y)的真值。
tensorflow :: ops :: Polygamma 计算多伽玛函数\(^{(n)}(x)\)。
tensorflow :: ops :: Pow 计算一个值对另一个值的幂。
tensorflow :: ops :: Prod 计算跨张量维度的元素乘积。
tensorflow :: ops :: QuantizeDownAndShrinkRange 使用将量化的“输入”张量转换为精度较低的“输出”。
tensorflow :: ops :: QuantizedAdd 在量化缓冲区上工作,按元素返回x + y。
tensorflow :: ops :: QuantizedMatMul 执行的量化矩阵乘法a由矩阵b
tensorflow :: ops :: QuantizedMul 在量化缓冲区上工作,按元素返回x * y。
tensorflow :: ops :: Range 创建一个数字序列。
tensorflow :: ops :: Real 返回复数的实数部分。
tensorflow :: ops :: RealDiv 对于实数类型,按元素返回x / y。
tensorflow :: ops ::倒数 计算元素x的倒数。
tensorflow :: ops :: RequantizationRange 计算一个范围,该范围覆盖量化张量中的实际值。
张量流::操作::重新均衡 将量化的input张量转换为较低精度的output
tensorflow :: ops :: Rint 返回最接近x的按元素整数。
tensorflow :: ops :: Round 将张量的值按元素舍入到最接近的整数。
tensorflow :: ops :: Rsqrt 计算元素x的平方根的倒数。
tensorflow :: ops :: SegmentMax 计算沿张量线段的最大值。
tensorflow :: ops :: SegmentMean 计算沿张量线段的均值。
tensorflow :: ops :: SegmentMin 计算沿张量线段的最小值。
tensorflow :: ops :: SegmentProd 沿张量段计算乘积。
tensorflow :: ops :: SegmentSum 计算沿张量线段的和。
tensorflow :: ops :: SelectV2 待办事项:添加文档。
tensorflow :: ops :: Sigmoid 计算x元素的S形。
tensorflow :: ops :: Sign 返回数字符号的逐元素指示。
tensorflow :: ops :: Sin 计算元素x的正弦值。
tensorflow :: ops :: Sinh 计算元素x的双曲正弦值。
tensorflow :: ops :: SparseMatMul 乘法矩阵“A”,由矩阵“B”。
tensorflow :: ops :: SparseSegmentMean 计算沿张量的稀疏段的均值。
tensorflow :: ops :: SparseSegmentMeanGrad 计算SparseSegmentMean的梯度。
tensorflow :: ops :: SparseSegmentMeanWithNumSegments 计算沿张量的稀疏段的均值。
tensorflow :: ops :: SparseSegmentSqrtN 计算沿着张量的稀疏段的总和除以N的平方根。
tensorflow :: ops :: SparseSegmentSqrtNGrad 计算SparseSegmentSqrtN的梯度。
tensorflow :: ops :: SparseSegmentSqrtNWithNumSegments 计算沿着张量的稀疏段的总和除以N的平方根。
tensorflow :: ops :: SparseSegmentSum 沿张量的稀疏段计算总和。
tensorflow :: ops :: SparseSegmentSumWithNumSegments 沿张量的稀疏段计算总和。
tensorflow :: ops :: Sqrt 计算元素x的平方根。
tensorflow :: ops :: Square 计算元素x的平方。
tensorflow :: ops :: SquaredDifference 按元素返回(x-y)(x-y)。
tensorflow :: ops ::减 按元素返回x-y。
tensorflow :: ops :: Sum 计算张量维度上的元素之和。
tensorflow :: ops :: Tan 计算x元素的tan。
tensorflow :: ops :: Tanh 计算元素x双曲正切值。
tensorflow :: ops :: TruncateDiv 对于整数类型,按元素返回x / y。
tensorflow :: ops :: TruncateMod 返回元素的除法余数。
tensorflow :: ops :: UnsortedSegmentMax 计算沿张量线段的最大值。
tensorflow :: ops :: UnsortedSegmentMin 计算沿张量线段的最小值。
tensorflow :: ops :: UnsortedSegmentProd 沿张量段计算乘积。
tensorflow :: ops :: UnsortedSegmentSum 计算沿张量线段的和。
tensorflow :: ops :: Where3 根据conditionxy选择元素。
tensorflow :: ops :: Xdivy 如果x == 0,则返回0;否则,按元素方式返回x / y。
tensorflow :: ops :: Xlogy 如果x == 0,则返回0;否则,按元素方式返回x * log(y)。
tensorflow :: ops :: Zeta 计算Hurwitz zeta函数\((x, q)\)。

nn_ops

会员

tensorflow :: ops :: AvgPool 对输入执行平均池化。
tensorflow :: ops :: AvgPool3D 对输入执行3D平均池化。
tensorflow :: ops :: AvgPool3DGrad 计算平均池化函数的梯度。
tensorflow :: ops :: BiasAdd value增加bias
tensorflow :: ops :: BiasAddGrad “ bias”张量上“ BiasAdd”的后向操作。
tensorflow :: ops :: Conv2D 给定4D inputfilter张量,计算2D卷积。
tensorflow :: ops :: Conv2DBackpropFilter 计算相对于滤波器的卷积梯度。
tensorflow :: ops :: Conv2DBackpropInput 计算相对于输入的卷积梯度。
tensorflow :: ops :: Conv3D 给定5D inputfilter张量,计算3D卷积。
tensorflow :: ops :: Conv3DBackpropFilterV2 计算3D卷积相对于滤波器的梯度。
tensorflow :: ops :: Conv3DBackpropInputV2 计算相对于输入的3-D卷积的梯度。
tensorflow :: ops :: DataFormatDimMap 给定in in,以目标数据格式返回维度索引。
tensorflow :: ops :: DataFormatVecPermute 以给定的目标数据格式返回置换向量/张量。
tensorflow :: ops :: DepthwiseConv2dNative 给定4D inputfilter张量,计算2D深度卷积。
tensorflow :: ops :: DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter 计算相对于滤波器的深度卷积的梯度。
tensorflow :: ops :: DepthwiseConv2dNativeBackpropInput 计算相对于输入的深度卷积的梯度。
tensorflow::ops::Dilation2D Computes the grayscale dilation of 4-D input and 3-D filter tensors.
tensorflow::ops::Dilation2DBackpropFilter Computes the gradient of morphological 2-D dilation with respect to the filter.
tensorflow::ops::Dilation2DBackpropInput Computes the gradient of morphological 2-D dilation with respect to the input.
tensorflow::ops::Elu Computes exponential linear: exp(features) - 1 if < 0, features otherwise.
tensorflow::ops::FractionalAvgPool Performs fractional average pooling on the input.
tensorflow::ops::FractionalMaxPool Performs fractional max pooling on the input.
tensorflow::ops::FusedBatchNorm Batch normalization.
tensorflow::ops::FusedBatchNormGrad Gradient for batch normalization.
tensorflow::ops::FusedBatchNormGradV2 Gradient for batch normalization.
tensorflow::ops::FusedBatchNormGradV3 Gradient for batch normalization.
tensorflow::ops::FusedBatchNormV2 Batch normalization.
tensorflow::ops::FusedBatchNormV3 Batch normalization.
tensorflow::ops::FusedPadConv2D Performs a padding as a preprocess during a convolution.
tensorflow::ops::FusedResizeAndPadConv2D Performs a resize and padding as a preprocess during a convolution.
tensorflow::ops::InTopK Says whether the targets are in the top K predictions.
tensorflow::ops::InTopKV2 Says whether the targets are in the top K predictions.
tensorflow::ops::L2Loss L2 Loss.
tensorflow::ops::LRN Local Response Normalization.
tensorflow::ops::LogSoftmax Computes log softmax activations.
tensorflow::ops::MaxPool Performs max pooling on the input.
tensorflow::ops::MaxPool3D Performs 3D max pooling on the input.
tensorflow::ops::MaxPool3DGrad Computes gradients of max pooling function.
tensorflow::ops::MaxPool3DGradGrad Computes second-order gradients of the maxpooling function.
tensorflow::ops::MaxPoolGradGrad Computes second-order gradients of the maxpooling function.
tensorflow::ops::MaxPoolGradGradV2 Computes second-order gradients of the maxpooling function.
tensorflow::ops::MaxPoolGradGradWithArgmax Computes second-order gradients of the maxpooling function.
tensorflow::ops::MaxPoolGradV2 Computes gradients of the maxpooling function.
tensorflow::ops::MaxPoolV2 Performs max pooling on the input.
tensorflow::ops::MaxPoolWithArgmax Performs max pooling on the input and outputs both max values and indices.
tensorflow::ops::NthElement Finds values of the n -th order statistic for the last dimension.
tensorflow::ops::QuantizedAvgPool Produces the average pool of the input tensor for quantized types.
tensorflow::ops::QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization Quantized Batch normalization.
tensorflow::ops::QuantizedBiasAdd Adds Tensor 'bias' to Tensor 'input' for Quantized types.
tensorflow::ops::QuantizedConv2D Computes a 2D convolution given quantized 4D input and filter tensors.
tensorflow::ops::QuantizedMaxPool Produces the max pool of the input tensor for quantized types.
tensorflow::ops::QuantizedRelu Computes Quantized Rectified Linear: max(features, 0)
tensorflow::ops::QuantizedRelu6 Computes Quantized Rectified Linear 6: min(max(features, 0), 6)
tensorflow::ops::QuantizedReluX Computes Quantized Rectified Linear X: min(max(features, 0), max_value)
tensorflow::ops::Relu Computes rectified linear: max(features, 0) .
tensorflow::ops::Relu6 Computes rectified linear 6: min(max(features, 0), 6) .
tensorflow::ops::Selu Computes scaled exponential linear: scale * alpha * (exp(features) - 1)
tensorflow::ops::Softmax Computes softmax activations.
tensorflow::ops::SoftmaxCrossEntropyWithLogits Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate.
tensorflow::ops::Softplus Computes softplus: log(exp(features) + 1) .
tensorflow::ops::Softsign Computes softsign: features / (abs(features) + 1) .
tensorflow::ops::SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate.
tensorflow::ops::TopK Finds values and indices of the k largest elements for the last dimension.

no_op

Members

tensorflow::ops::NoOp Does nothing.

parsing_ops

Members

tensorflow::ops::DecodeCSV Convert CSV records to tensors.
tensorflow::ops::DecodeCompressed Decompress strings.
tensorflow::ops::DecodeJSONExample Convert JSON-encoded Example records to binary protocol buffer strings.
tensorflow::ops::DecodePaddedRaw Reinterpret the bytes of a string as a vector of numbers.
tensorflow::ops::DecodeRaw Reinterpret the bytes of a string as a vector of numbers.
tensorflow::ops::ParseExample Transforms a vector of brain.Example protos (as strings) into typed tensors.
tensorflow::ops::ParseSequenceExample Transforms a vector of brain.SequenceExample protos (as strings) into typed tensors.
tensorflow::ops::ParseSingleExample Transforms a tf.Example proto (as a string) into typed tensors.
tensorflow::ops::ParseSingleSequenceExample Transforms a scalar brain.SequenceExample proto (as strings) into typed tensors.
tensorflow::ops::ParseTensor Transforms a serialized tensorflow.TensorProto proto into a Tensor .
tensorflow::ops::SerializeTensor Transforms a Tensor into a serialized TensorProto proto.
tensorflow::ops::StringToNumber Converts each string in the input Tensor to the specified numeric type.

random_ops

Members

tensorflow::ops::Multinomial Draws samples from a multinomial distribution.
tensorflow::ops::ParameterizedTruncatedNormal Outputs random values from a normal distribution.
tensorflow::ops::RandomGamma Outputs random values from the Gamma distribution(s) described by alpha.
tensorflow::ops::RandomNormal Outputs random values from a normal distribution.
tensorflow::ops::RandomPoissonV2 Outputs random values from the Poisson distribution(s) described by rate.
tensorflow::ops::RandomShuffle Randomly shuffles a tensor along its first dimension.
tensorflow::ops::RandomUniform Outputs random values from a uniform distribution.
tensorflow::ops::RandomUniformInt Outputs random integers from a uniform distribution.
tensorflow::ops::TruncatedNormal Outputs random values from a truncated normal distribution.

sparse_ops

Members

tensorflow::ops::AddManySparseToTensorsMap Add an N -minibatch SparseTensor to a SparseTensorsMap , return N handles.
tensorflow::ops::AddSparseToTensorsMap Add a SparseTensor to a SparseTensorsMap return its handle.
tensorflow::ops::DeserializeManySparse Deserialize and concatenate SparseTensors from a serialized minibatch.
tensorflow::ops::DeserializeSparse Deserialize SparseTensor objects.
tensorflow::ops::SerializeManySparse Serialize an N -minibatch SparseTensor into an [N, 3] Tensor object.
tensorflow::ops::SerializeSparse Serialize a SparseTensor into a [3] Tensor object.
tensorflow::ops::SparseAdd Adds two SparseTensor objects to produce another SparseTensor .
tensorflow::ops::SparseAddGrad The gradient operator for the SparseAdd op.
tensorflow::ops::SparseConcat Concatenates a list of SparseTensor along the specified dimension.
tensorflow::ops::SparseCross Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors.
tensorflow::ops::SparseDenseCwiseAdd Adds up a SparseTensor and a dense Tensor , using these special rules:
tensorflow::ops::SparseDenseCwiseDiv Component-wise divides a SparseTensor by a dense Tensor .
tensorflow::ops::SparseDenseCwiseMul Component-wise multiplies a SparseTensor by a dense Tensor .
tensorflow::ops::SparseFillEmptyRows Fills empty rows in the input 2-D SparseTensor with a default value.
tensorflow::ops::SparseFillEmptyRowsGrad The gradient of SparseFillEmptyRows .
tensorflow::ops::SparseReduceMax Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor.
tensorflow::ops::SparseReduceMaxSparse Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor.
tensorflow::ops::SparseReduceSum Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor.
tensorflow::ops::SparseReduceSumSparse Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor.
tensorflow::ops::SparseReorder Reorders a SparseTensor into the canonical, row-major ordering.
tensorflow::ops::SparseReshape Reshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape.
tensorflow::ops::SparseSlice Slice a SparseTensor based on the start and size .
tensorflow::ops::SparseSliceGrad The gradient operator for the SparseSlice op.
tensorflow::ops::SparseSoftmax Applies softmax to a batched ND SparseTensor .
tensorflow::ops::SparseSparseMaximum Returns the element-wise max of two SparseTensors.
tensorflow::ops::SparseSparseMinimum Returns the element-wise min of two SparseTensors.
tensorflow::ops::SparseSplit Split a SparseTensor into num_split tensors along one dimension.
tensorflow::ops::SparseTensorDenseAdd Adds up a SparseTensor and a dense Tensor , producing a dense Tensor .
tensorflow::ops::SparseTensorDenseMatMul Multiply SparseTensor (of rank 2) "A" by dense matrix "B".
tensorflow::ops::TakeManySparseFromTensorsMap Converts a sparse representation into a dense tensor.

state_ops

Members

tensorflow::ops::Assign Update 'ref' by assigning 'value' to it.
tensorflow::ops::AssignAdd Update 'ref' by adding 'value' to it.
tensorflow::ops::AssignSub Update 'ref' by subtracting 'value' from it.
tensorflow::ops::CountUpTo Increments 'ref' until it reaches 'limit'.
tensorflow::ops::DestroyTemporaryVariable Destroys the temporary variable and returns its final value.
tensorflow::ops::IsVariableInitialized Checks whether a tensor has been initialized.
tensorflow::ops::ResourceCountUpTo Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'.
tensorflow::ops::ResourceScatterNdAdd Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable .
tensorflow::ops::ResourceScatterNdSub Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable .
tensorflow::ops::ResourceScatterNdUpdate Applies sparse updates to individual values or slices within a given.
tensorflow::ops::ScatterAdd Adds sparse updates to a variable reference.
tensorflow::ops::ScatterDiv Divides a variable reference by sparse updates.
tensorflow::ops::ScatterMax Reduces sparse updates into a variable reference using the max operation.
tensorflow::ops::ScatterMin Reduces sparse updates into a variable reference using the min operation.
tensorflow::ops::ScatterMul Multiplies sparse updates into a variable reference.
tensorflow::ops::ScatterNdAdd Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable .
tensorflow::ops::ScatterNdSub Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable .
tensorflow::ops::ScatterNdUpdate Applies sparse updates to individual values or slices within a given.
tensorflow::ops::ScatterSub Subtracts sparse updates to a variable reference.
tensorflow::ops::ScatterUpdate Applies sparse updates to a variable reference.
tensorflow::ops::TemporaryVariable Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step.
tensorflow::ops::Variable Holds state in the form of a tensor that persists across steps.

string_ops

Members

tensorflow::ops::AsString Converts each entry in the given tensor to strings.
tensorflow::ops::DecodeBase64 Decode web-safe base64-encoded strings.
tensorflow::ops::EncodeBase64 Encode strings into web-safe base64 format.
tensorflow::ops::ReduceJoin Joins a string Tensor across the given dimensions.
tensorflow::ops::RegexFullMatch Check if the input matches the regex pattern.
tensorflow::ops::RegexReplace Replaces matches of the pattern regular expression in input with the replacement string provided in rewrite .
tensorflow::ops::StringFormat Formats a string template using a list of tensors.
tensorflow::ops::StringJoin Joins the strings in the given list of string tensors into one tensor;.
tensorflow::ops::StringLength String lengths of input .
tensorflow::ops::StringLower TODO: add doc.
tensorflow::ops::StringNGrams Creates ngrams from ragged string data.
tensorflow::ops::StringSplit Split elements of input based on delimiter into a SparseTensor .
tensorflow::ops::StringSplitV2 Split elements of source based on sep into a SparseTensor .
tensorflow::ops::StringStrip Strip leading and trailing whitespaces from the Tensor .
tensorflow::ops::StringToHashBucket Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets.
tensorflow::ops::StringToHashBucketFast Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets.
tensorflow::ops::StringToHashBucketStrong Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets.
tensorflow::ops::StringUpper TODO: add doc.
tensorflow::ops::Substr Return substrings from Tensor of strings.
tensorflow::ops::UnicodeScript Determine the script codes of a given tensor of Unicode integer code points.
tensorflow::ops::UnicodeTranscode Transcode the input text from a source encoding to a destination encoding.
tensorflow::ops::UnsortedSegmentJoin Joins the elements of inputs based on segment_ids .

training_ops

Members

tensorflow::ops::ApplyAdadelta Update '*var' according to the adadelta scheme.
tensorflow::ops::ApplyAdagrad Update '*var' according to the adagrad scheme.
tensorflow::ops::ApplyAdagradDA Update '*var' according to the proximal adagrad scheme.
tensorflow::ops::ApplyAdam Update '*var' according to the Adam algorithm.
tensorflow::ops::ApplyAddSign Update '*var' according to the AddSign update.
tensorflow::ops::ApplyCenteredRMSProp Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm.
tensorflow::ops::ApplyFtrl Update '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow::ops::ApplyFtrlV2 Update '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow::ops::ApplyGradientDescent Update '*var' by subtracting 'alpha' * 'delta' from it.
tensorflow::ops::ApplyMomentum Update '*var' according to the momentum scheme.
tensorflow::ops::ApplyPowerSign Update '*var' according to the AddSign update.
tensorflow::ops::ApplyProximalAdagrad Update '*var' and '*accum' according to FOBOS with Adagrad learning rate.
tensorflow::ops::ApplyProximalGradientDescent Update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate.
tensorflow::ops::ApplyRMSProp Update '*var' according to the RMSProp algorithm.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdadelta Update '*var' according to the adadelta scheme.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdagrad Update '*var' according to the adagrad scheme.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdagradDA Update '*var' according to the proximal adagrad scheme.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdam Update '*var' according to the Adam algorithm.
tensorflow::ops::ResourceApplyAdamWithAmsgrad Update '*var' according to the Adam algorithm.
tensorflow::ops::ResourceApplyAddSign Update '*var' according to the AddSign update.
tensorflow::ops::ResourceApplyCenteredRMSProp Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm.
tensorflow::ops::ResourceApplyFtrl Update '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow::ops::ResourceApplyFtrlV2 Update '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow::ops::ResourceApplyGradientDescent Update '*var' by subtracting 'alpha' * 'delta' from it.
tensorflow::ops::ResourceApplyKerasMomentum Update '*var' according to the momentum scheme.
tensorflow::ops::ResourceApplyMomentum Update '*var' according to the momentum scheme.
tensorflow::ops::ResourceApplyPowerSign Update '*var' according to the AddSign update.
tensorflow::ops::ResourceApplyProximalAdagrad Update '*var' and '*accum' according to FOBOS with Adagrad learning rate.
tensorflow::ops::ResourceApplyProximalGradientDescent Update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate.
tensorflow::ops::ResourceApplyRMSProp Update '*var' according to the RMSProp algorithm.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdadelta var: Should be from a Variable().
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagrad Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagradDA Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyCenteredRMSProp Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrl Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrlV2 Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyKerasMomentum Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyMomentum Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyProximalAdagrad Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyProximalGradientDescent Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyRMSProp Update '*var' according to the RMSProp algorithm.
tensorflow::ops::SparseApplyAdadelta var: Should be from a Variable().
tensorflow::ops::SparseApplyAdagrad Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme.
tensorflow::ops::SparseApplyAdagradDA Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme.
tensorflow::ops::SparseApplyCenteredRMSProp Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm.
tensorflow::ops::SparseApplyFtrl Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow::ops::SparseApplyFtrlV2 Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
tensorflow::ops::SparseApplyMomentum Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme.
tensorflow::ops::SparseApplyProximalAdagrad Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm.
tensorflow::ops::SparseApplyProximalGradientDescent Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate.
tensorflow::ops::SparseApplyRMSProp Update '*var' according to the RMSProp algorithm.

user_ops

Members

tensorflow::ops::Fact Output a fact about factorials.