TensorFlow C ++ 참조
array_ops
후보 _ 샘플링 _ 작업
회원 | |
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tensorflow :: ops :: AllCandidateSampler | 학습 된 유니 그램 분포를 사용하여 후보 샘플링에 대한 레이블을 생성합니다. |
tensorflow :: ops :: ComputeAccidentalHits | true_labels와 일치하는 sampled_candidates 위치의 ID를 계산합니다. |
tensorflow :: ops :: FixedUnigramCandidateSampler | 학습 된 유니 그램 분포를 사용하여 후보 샘플링에 대한 레이블을 생성합니다. |
tensorflow :: ops :: LearnedUnigramCandidateSampler | 학습 된 유니 그램 분포를 사용하여 후보 샘플링에 대한 레이블을 생성합니다. |
tensorflow :: ops :: LogUniformCandidateSampler | 로그 균일 분포를 사용하여 후보 샘플링에 대한 레이블을 생성합니다. |
tensorflow :: ops :: UniformCandidateSampler | 균등 분포로 후보 샘플링에 대한 레이블을 생성합니다. |
control_flow_ops
회원 | |
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tensorflow :: ops :: Abort | 호출시 프로세스를 중단하려면 예외를 발생시킵니다. |
tensorflow :: ops :: ControlTrigger | 아무것도하지 않습니다. |
tensorflow :: ops :: LoopCond | 입력을 출력으로 전달합니다. |
tensorflow :: ops :: Merge | inputs 에서 output 사용 가능한 텐서의 값을 전달합니다. |
tensorflow :: ops :: NextIteration | 다음 반복에서 입력을 사용할 수 있도록합니다. |
tensorflow :: ops :: RefNextIteration | 다음 반복에서 입력을 사용할 수 있도록합니다. |
tensorflow :: ops :: RefSelect | inputs 의 index 번째 요소를 output 전달합니다. |
tensorflow :: ops :: RefSwitch | 참조 텐서 data 를 pred 의해 결정된 출력 포트로 전달합니다. |
tensorflow :: ops :: Switch | pred 의해 결정된 출력 포트로 data 를 전달 data . |
핵심
회원 | |
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tensorflow :: ClientSession | ClientSession 객체를 사용하면 호출자가 C ++ API로 구성된 TensorFlow 그래프의 평가를 유도 할 수 있습니다. |
tensorflow :: 입력 | Operation에 대한 피연산자로 사용할 수있는 텐서 값을 나타냅니다. |
tensorflow :: InputList | 텐서 목록이 필요한 연산에 대한 입력을 나타내는 유형입니다. |
tensorflow :: 연산 | 계산 그래프의 노드를 나타냅니다. |
tensorflow :: 출력 | Operation에 의해 생성 된 텐서 값을 나타냅니다. |
tensorflow :: 범위 | Scope 개체는 공통 이름 접두사와 같은 동일한 속성을 가진 관련 TensorFlow 작업 집합을 나타냅니다. |
tensorflow :: 상태 | Tensorflow에서 호출의 성공 또는 실패를 나타냅니다. |
tensorflow :: 텐서 | n 차원 값 배열을 나타냅니다. |
data_flow_ops
image_ops
io_ops
logging_ops
회원 | |
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tensorflow :: ops :: Assert | 주어진 조건이 참임을 주장합니다. |
tensorflow :: ops :: HistogramSummary | 히스토그램과 함께 Summary 프로토콜 버퍼를 출력합니다. |
tensorflow :: ops :: MergeSummary | 요약을 병합합니다. |
tensorflow :: ops :: 인쇄 | 텐서 목록을 인쇄합니다. |
tensorflow :: ops :: PrintV2 | 문자열 스칼라를 인쇄합니다. |
tensorflow :: ops :: ScalarSummary | 스칼라 값이있는 Summary 프로토콜 버퍼를 출력합니다. |
tensorflow :: ops :: TensorSummary | 텐서가있는 Summary 프로토콜 버퍼를 출력합니다. |
tensorflow :: ops :: TensorSummaryV2 | 텐서 및 플러그인 별 데이터가있는 Summary 프로토콜 버퍼를 출력합니다. |
tensorflow :: ops :: Timestamp | Epoch 이후의 시간을 초 단위로 제공합니다. |
math_ops
nn_ops
no_op
회원 | |
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tensorflow :: ops :: NoOp | 아무것도하지 않습니다. |
parsing_ops
회원 | |
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tensorflow :: ops :: DecodeCSV | CSV 레코드를 텐서로 변환합니다. |
tensorflow :: ops :: DecodeCompressed | 문자열의 압축을 풉니 다. |
tensorflow :: ops :: DecodeJSONExample | JSON으로 인코딩 된 예제 레코드를 이진 프로토콜 버퍼 문자열로 변환합니다. |
tensorflow :: ops :: DecodePaddedRaw | 문자열의 바이트를 숫자 벡터로 재 해석합니다. |
tensorflow :: ops :: DecodeRaw | 문자열의 바이트를 숫자 벡터로 재 해석합니다. |
tensorflow :: ops :: ParseExample | brain.Example protos (문자열)로 구성된 벡터를 형식화 된 텐서로 변환합니다. |
tensorflow :: ops :: ParseSequenceExample | brain.SequenceExample proto (문자열)의 벡터를 형식화 된 텐서로 변환합니다. |
tensorflow :: ops :: ParseSingleExample | tf.Example proto (문자열)를 형식화 된 텐서로 변환합니다. |
tensorflow :: ops :: ParseSingleSequenceExample | 스칼라 brain.SequenceExample proto (문자열)를 형식화 된 텐서로 변환합니다. |
tensorflow :: ops :: ParseTensor | 직렬화 된 tensorflow.TensorProto proto를 Tensor 로 변환합니다. |
tensorflow :: ops :: SerializeTensor | Tensor 를 직렬화 된 TensorProto proto로 변환합니다. |
tensorflow :: ops :: StringToNumber | 입력 Tensor의 각 문자열을 지정된 숫자 유형으로 변환합니다. |
random_ops
회원 | |
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tensorflow :: ops :: 다항식 | 다항 분포에서 표본을 가져옵니다. |
tensorflow :: ops :: ParameterizedTruncatedNormal | 정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다. |
tensorflow :: ops :: RandomGamma | 알파로 설명되는 감마 분포에서 임의의 값을 출력합니다. |
tensorflow :: ops :: RandomNormal | 정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다. |
tensorflow :: ops :: RandomPoissonV2 | 비율로 설명되는 푸 아송 분포에서 임의 값을 출력합니다. |
tensorflow :: ops :: RandomShuffle | 1 차원을 따라 텐서를 무작위로 섞습니다. |
tensorflow :: ops :: RandomUniform | 균등 분포에서 임의의 값을 출력합니다. |
tensorflow :: ops :: RandomUniformInt | 균일 분포에서 임의의 정수를 출력합니다. |
tensorflow :: ops :: TruncatedNormal | 잘린 정규 분포에서 임의 값을 출력합니다. |
sparse_ops
회원 | |
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tensorflow :: ops :: AddManySparseToTensorsMap | 추가 N -minibatch SparseTensor A와 SparseTensorsMap 반환, N 핸들을. |
tensorflow :: ops :: AddSparseToTensorsMap | 추가 SparseTensor A와 SparseTensorsMap 핸들을 반환합니다. |
tensorflow :: ops :: DeserializeManySparse | 직렬화 된 미니 SparseTensors 에서 SparseTensors 를 SparseTensors 직렬화하고 연결합니다. |
tensorflow :: ops :: DeserializeSparse | SparseTensor 개체를 역 직렬화합니다. |
tensorflow :: ops :: SerializeManySparse | N -minibatch SparseTensor 를 [N, 3] Tensor 객체로 직렬화합니다. |
tensorflow :: ops :: SerializeSparse | SparseTensor 를 [3] Tensor 객체로 직렬화합니다. |
tensorflow :: ops :: SparseAdd | 두 개의 SparseTensor 객체를 추가하여 다른 SparseTensor 를 생성합니다. |
tensorflow :: ops :: SparseAddGrad | SparseAdd 작업에 대한 그래디언트 연산자입니다. |
tensorflow :: ops :: SparseConcat | 지정된 차원을 따라 SparseTensor 목록을 연결합니다. |
tensorflow :: ops :: SparseCross | 희소 및 조밀 텐서 목록에서 희소 교차를 생성합니다. |
tensorflow :: ops :: SparseDenseCwiseAdd | 다음 특수 규칙을 사용하여 SparseTensor 및 조밀 Tensor를 추가합니다. |
tensorflow :: ops :: SparseDenseCwiseDiv | 구성 요소별로 SparseTensor를 조밀 한 Tensor로 나눕니다. |
tensorflow :: ops :: SparseDenseCwiseMul | 구성 요소별로 SparseTensor에 조밀 한 Tensor를 곱합니다. |
tensorflow :: ops :: SparseFillEmptyRows | 입력 2D SparseTensor 의 빈 행을 기본값으로 채 웁니다. |
tensorflow :: ops :: SparseFillEmptyRowsGrad | SparseFillEmptyRows 의 그래디언트입니다. |
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 | |
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tensorflow::ops::Assign | Update 'ref' by assigning 'value' to it. |
tensorflow::ops::AssignAdd | 'value'를 추가하여 'ref'를 업데이트하십시오. |
tensorflow::ops::AssignSub | Update 'ref' by subtracting 'value' from it. |
tensorflow::ops::CountUpTo | '제한'에 도달 할 때까지 'ref'를 증가시킵니다. |
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 | |
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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 | delimiter 를 기반으로 input 요소를 SparseTensor 로 분할합니다. |
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 | |
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tensorflow::ops::ApplyAdadelta | Update '*var' according to the adadelta scheme. |
tensorflow::ops::ApplyAdagrad | Update '*var' according to the adagrad scheme. |
tensorflow::ops::ApplyAdagradDA | 근위 adagrad 체계에 따라 '* var'를 업데이트합니다. |
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 | 근위 adagrad 체계에 따라 '* var'를 업데이트합니다. |
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 : Variable ()에서 가져와야합니다. |
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 : Variable ()에서 가져와야합니다. |
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 | |
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tensorflow::ops::Fact | Output a fact about factorials. |