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TensorFlow C ++ 참조

array_ops

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tensorflow :: ops :: BatchToSpace T 유형의 4 차원 텐서 용 BatchToSpace
tensorflow :: ops :: BatchToSpaceND T 유형의 ND 텐서에 대한 BatchToSpace .
tensorflow :: ops :: 비트 캐스트 데이터를 복사하지 않고 한 유형에서 다른 유형으로 텐서를 비트 캐스트합니다.
tensorflow :: ops :: BroadcastDynamicShape 브로드 캐스트와 함께 s0 op s1의 모양을 반환합니다.
tensorflow :: ops :: BroadcastTo 호환 가능한 모양에 대한 배열을 브로드 캐스트합니다.
tensorflow :: ops :: CheckNumerics 텐서에서 NaN 및 Inf 값을 확인합니다.
tensorflow :: ops :: Concat 한 차원을 따라 텐서를 연결합니다.
tensorflow :: ops :: ConjugateTranspose 순열에 따라 x의 차원을 섞고 결과를 결합합니다.
tensorflow :: ops :: DebugGradientIdentity 그래디언트 디버깅을위한 Identity op.
tensorflow :: ops :: DebugGradientRefIdentity 그래디언트 디버깅을위한 Identity op.
tensorflow :: ops :: DeepCopy x 의 복사본을 만듭니다.
tensorflow :: ops :: DepthToSpace 유형 T의 텐서에 대한 DepthToSpace .
tensorflow :: ops :: 역 양자화 'input'텐서를 부동 Tensor 로 역 양자화 합니다.
tensorflow :: ops :: Diag 주어진 대각선 값을 가진 대각선 텐서를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: DiagPart 텐서의 대각선 부분을 반환합니다.
tensorflow :: ops :: EditDistance (정규화되었을 수 있음) Levenshtein Edit Distance를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Empty 주어진 모양으로 텐서를 만듭니다.
tensorflow :: ops :: EnsureShape 텐서의 모양이 예상 모양과 일치하는지 확인합니다.
tensorflow :: ops :: ExpandDims 텐서의 모양에 차원 1을 삽입합니다.
tensorflow :: ops :: ExtractImagePatches images 에서 patches 를 추출하여 "깊이"출력 차원에 넣습니다.
tensorflow :: ops :: ExtractVolumePatches input 에서 patches 를 추출하여 "깊이"출력 차원에 넣습니다.
tensorflow :: ops :: FakeQuantWithMinMaxArgs '입력'텐서를 가짜 양자화하고 동일한 유형의 '출력'텐서에 float를 입력하십시오.
tensorflow :: ops :: FakeQuantWithMinMaxArgsGradient FakeQuantWithMinMaxArgs 작업에 대한 기울기를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: FakeQuantWithMinMaxVars 전역 float 스칼라를 통해 float 유형의 '입력'텐서를 가짜 양자화 min
tensorflow :: ops :: FakeQuantWithMinMaxVarsGradient FakeQuantWithMinMaxVars 연산에 대한 기울기를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel float 유형의 '입력'텐서와 [d] , 모양 중 하나를 가짜 양자화합니다.
tensorflow :: ops :: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel 작업에 대한 기울기를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Fill 스칼라 값으로 채워진 텐서를 만듭니다.
tensorflow :: ops :: 지문 지문 값을 생성합니다.
tensorflow :: ops :: Gather indices 에 따라 params 에서 조각을 수집 합니다.
tensorflow :: ops :: GatherNd indices 지정된 모양을 사용하여 params 슬라이스를 Tensor 로 수집 합니다.
tensorflow :: ops :: GatherV2 indices 에 따라 params 축 axis 에서 슬라이스를 수집 합니다.
tensorflow :: ops :: GuaranteeConst 입력 텐서가 상수라는 것을 TF 런타임에 보장합니다.
tensorflow :: ops :: Identity 입력 텐서 또는 값과 모양 및 내용이 동일한 텐서를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: IdentityN 입력과 모양과 내용이 동일한 텐서 목록을 반환합니다.
tensorflow :: ops :: ImmutableConst 메모리 영역에서 불변 텐서를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: InplaceAdd x의 지정된 행에 v를 더합니다.
tensorflow :: ops :: InplaceSub v 를 x 지정된 행으로 뺍니다.
tensorflow :: ops :: InplaceUpdate v 값으로 지정된 행을 업데이트합니다.
tensorflow :: ops :: InvertPermutation 텐서의 역순 열을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: MatrixBandPart 가장 안쪽의 각 행렬에서 중앙 밴드 외부의 모든 것을 설정하는 텐서를 복사합니다.
tensorflow :: ops :: MatrixDiag 주어진 배치 대각선 값으로 배치 된 대각선 텐서를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: MatrixDiagPart 배치 된 텐서의 배치 된 대각선 부분을 반환합니다.
tensorflow :: ops :: MatrixDiagPartV2 배치 된 텐서의 배치 된 대각선 부분을 반환합니다.
tensorflow :: ops :: MatrixDiagV2 주어진 배치 대각선 값으로 배치 된 대각선 텐서를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: MatrixSetDiag 새로운 배치 된 대각선 값이있는 배치 된 행렬 텐서를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: MatrixSetDiagV2 새로운 배치 된 대각선 값이있는 배치 된 행렬 텐서를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: MirrorPad 미러링 된 값으로 텐서를 채 웁니다.
tensorflow :: ops :: OneHot 원-핫 텐서를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: OnesLike x와 모양과 유형이 같은 1의 텐서를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: Pad 텐서를 0으로 채 웁니다.
tensorflow :: ops :: PadV2 텐서를 채 웁니다.
tensorflow :: ops :: ParallelConcat 첫 번째 차원을 따라 N 텐서 목록을 연결합니다.
tensorflow :: ops :: Placeholder 계산에 입력 할 값에 대한 자리 표시 자 작업입니다.
tensorflow :: ops :: PlaceholderWithDefault 출력이 공급되지 않을 때 input 을 통과하는 자리 표시 자 작업입니다.
tensorflow :: ops :: PreventGradient 그래디언트가 요청되면 오류를 트리거하는 식별 작업입니다.
tensorflow :: ops :: QuantizeAndDequantizeV2 그런 다음 텐서를 양자화합니다.
tensorflow :: ops :: QuantizeAndDequantizeV3 그런 다음 텐서를 양자화합니다.
tensorflow :: ops :: QuantizeV2 float 유형의 '입력'텐서를 'T'유형의 '출력'텐서로 양자화합니다.
tensorflow :: ops :: QuantizedConcat 한 차원을 따라 양자화 된 텐서를 연결합니다.
tensorflow :: ops :: QuantizedInstanceNorm 양자화 된 인스턴스 정규화.
tensorflow :: ops :: SetDiff1D 두 숫자 또는 문자열 목록의 차이를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: 스택 N 랭크 R 텐서 목록을 하나의 랭크- (R+1) 텐서로 압축합니다.
tensorflow :: ops :: 어디 Reshape 작업에 따라 양자화 된 텐서를 재구성합니다.
tensorflow :: ops :: ZerosLike x와 모양과 유형이 동일한 0의 텐서를 반환합니다.

후보 _ 샘플링 _ 작업

회원

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

tensorflow :: ops :: Abort 호출시 프로세스를 중단하려면 예외를 발생시킵니다.
tensorflow :: ops :: ControlTrigger 아무것도하지 않습니다.
tensorflow :: ops :: LoopCond 입력을 출력으로 전달합니다.
tensorflow :: ops :: Merge 사용 가능한 텐서 값을 inputs 에서 output 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

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 객체는 공통 이름 접두사와 같은 동일한 속성을 가진 관련 TensorFlow 작업 집합을 나타냅니다.
tensorflow :: 상태 Tensorflow에서 호출의 성공 또는 실패를 나타냅니다.
tensorflow :: TensorBuffer

data_flow_ops

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tensorflow :: ops :: AccumulatorApplyGradient 주어진 누산기에 그라디언트를 적용합니다.
tensorflow :: ops :: AccumulatorNumAccumulated 주어진 누산기에서 집계 된 그래디언트 수를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: AccumulatorSetGlobalStep 누산기를 global_step의 새 값으로 업데이트합니다.
tensorflow :: ops :: AccumulatorTakeGradient 주어진 ConditionalAccumulator 에서 평균 기울기를 추출합니다.
tensorflow :: ops :: Barrier 다양한 그래프 실행에서 지속되는 장벽을 정의합니다.
tensorflow :: ops :: BarrierClose 주어진 장벽을 닫습니다.
tensorflow :: ops :: BarrierIncompleteSize 주어진 장벽에있는 불완전한 요소의 수를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: BarrierInsertMany 각 키에 대해 지정된 구성 요소에 해당 값을 할당합니다.
tensorflow :: ops :: BarrierReadySize 주어진 장벽에있는 완전한 요소의 수를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: BarrierTakeMany 장벽에서 주어진 수의 완료된 요소를 가져옵니다.
tensorflow :: ops :: ConditionalAccumulator 그래디언트 집계를위한 조건부 누산기입니다.
tensorflow :: ops :: DeleteSessionTensor 세션에서 핸들로 지정된 텐서를 삭제합니다.
tensorflow :: ops :: DynamicPartition 파티션의 인덱스를 사용하여 data 를 num_partitions 텐서로 partitions .
tensorflow :: ops :: DynamicStitch data 텐서의 값을 단일 텐서로 인터리브합니다.
tensorflow :: ops :: FIFOQueue 선입 선출 순서로 요소를 생성하는 대기열입니다.
tensorflow :: ops :: GetSessionHandle 현재 세션의 상태에 입력 텐서를 저장합니다.
tensorflow :: ops :: GetSessionHandleV2 현재 세션의 상태에 입력 텐서를 저장합니다.
tensorflow :: ops :: GetSessionTensor 핸들로 지정된 텐서의 값을 가져옵니다.
tensorflow :: ops :: MapClear Op는 기본 컨테이너의 모든 요소를 ​​제거합니다.
tensorflow :: ops :: MapIncompleteSize Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: MapPeek Op는 지정된 키의 값을 엿 봅니다.
tensorflow :: ops :: MapSize Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: MapStage 해시 테이블처럼 작동하는 기본 컨테이너의 단계 (키, 값).
tensorflow :: ops :: MapUnstage Op는 키와 관련된 값을 제거하고 반환합니다.
tensorflow :: ops :: MapUnstageNoKey Op는 임의 (키, 값)를 제거하고 반환합니다.
tensorflow :: ops :: OrderedMapClear Op는 기본 컨테이너의 모든 요소를 ​​제거합니다.
tensorflow :: ops :: OrderedMapIncompleteSize Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: OrderedMapPeek Op는 지정된 키의 값을 엿 봅니다.
tensorflow :: ops :: OrderedMapSize Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: OrderedMapStage 순서대로 작동하는 기본 컨테이너의 단계 (키, 값).
tensorflow :: ops :: OrderedMapUnstage Op는 키와 관련된 값을 제거하고 반환합니다.
tensorflow :: ops :: OrderedMapUnstageNoKey Op는 가장 작은 (key, value) 요소를 제거하고 반환합니다.
tensorflow :: ops :: PaddingFIFOQueue 선입 선출 순서로 요소를 생성하는 대기열입니다.
tensorflow :: ops :: ParallelDynamicStitch data 텐서의 값을 단일 텐서로 인터리브합니다.
tensorflow :: ops :: PriorityQueue 첫 번째 구성 요소 값으로 정렬 된 요소를 생성하는 큐입니다.
tensorflow :: ops :: QueueClose 주어진 큐를 닫습니다.
tensorflow :: ops :: QueueDequeue 주어진 큐에서 하나 이상의 텐서의 튜플을 뺍니다.
tensorflow :: ops :: QueueDequeueMany 주어진 큐에서 하나 이상의 텐서의 n 튜플을 큐에서 제거합니다.
tensorflow :: ops :: QueueDequeueUpTo 주어진 큐에서 하나 이상의 텐서의 n 튜플을 큐에서 제거합니다.
tensorflow :: ops :: QueueEnqueue 주어진 큐에있는 하나 이상의 텐서의 튜플을 큐에 넣습니다.
tensorflow :: ops :: QueueEnqueueMany 주어진 큐에있는 하나 이상의 텐서의 0 개 이상의 튜플을 큐에 넣습니다.
tensorflow :: ops :: QueueIsClosed 큐가 닫혀 있으면 true를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: QueueIsClosedV2 큐가 닫혀 있으면 true를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: QueueSize 주어진 큐의 요소 수를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: RandomShuffleQueue 요소의 순서를 무작위로 지정하는 큐입니다.
tensorflow :: ops :: RecordInput 무작위 레코드를 내 보냅니다.
tensorflow :: ops :: SparseAccumulatorApplyGradient 주어진 누산기에 희소 그라디언트를 적용합니다.
tensorflow :: ops :: SparseAccumulatorTakeGradient SparseConditionalAccumulator 에서 평균 희소 기울기를 추출합니다.
tensorflow :: ops :: SparseConditionalAccumulator 희소 그라디언트를 집계하기위한 조건부 누산기입니다.
tensorflow :: ops :: 스테이지 경량 Enqueue와 유사한 단계 값입니다.
tensorflow :: ops :: StageClear Op는 기본 컨테이너의 모든 요소를 ​​제거합니다.
tensorflow :: ops :: StagePeek Op는 지정된 인덱스의 값을 엿 봅니다.
tensorflow :: ops :: StageSize Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: TensorArray 주어진 크기의 텐서 배열.
tensorflow :: ops :: TensorArrayClose 리소스 컨테이너에서 TensorArray 를 삭제합니다.
tensorflow :: ops :: TensorArrayConcat TensorArray 의 요소를 value value 로 연결 합니다.
tensorflow :: ops :: TensorArrayGather TensorArray의 특정 요소를 출력 value 으로 수집 value .
tensorflow :: ops :: TensorArrayGrad 주어진 핸들에 값의 기울기를 저장하기위한 TensorArray 를 만듭니다.
tensorflow :: ops :: TensorArrayGradWithShape 주어진 핸들에 여러 그라디언트 값을 저장하기위한 TensorArray 를 만듭니다.
tensorflow :: ops :: TensorArrayRead TensorArray 의 요소를 출력 value 으로 읽어 옵니다 .
tensorflow :: ops :: TensorArrayScatter 입력 값의 데이터를 특정 TensorArray 요소로 분산시킵니다.
tensorflow :: ops :: TensorArraySize TensorArray 의 현재 크기를 가져 옵니다 .
tensorflow :: ops :: TensorArraySplit 입력 값의 데이터를 TensorArray 요소로 분할 합니다.
tensorflow :: ops :: TensorArrayWrite tensor_array에 요소를 푸시합니다.
tensorflow :: ops :: 언 스테이지 Op는 경량 Dequeue와 유사합니다.

image_ops

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tensorflow :: ops :: AdjustContrast 하나 이상의 이미지 대비를 조정합니다.
tensorflow :: ops :: AdjustHue 하나 이상의 이미지의 색조를 조정합니다.
tensorflow :: ops :: AdjustSaturation 하나 이상의 이미지의 채도를 조정합니다.
tensorflow :: ops :: CombinedNonMaxSuppression 탐욕스럽게 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 선택합니다.
tensorflow :: ops :: CropAndResize 입력 이미지 텐서에서 자르기를 추출하고 크기를 조정합니다.
tensorflow :: ops :: CropAndResizeGradBoxes 입력 상자 텐서에 대한 crop_and_resize의 기울기를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: CropAndResizeGradImage 입력 이미지 텐서에 대한 crop_and_resize의 기울기를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: DecodeAndCropJpeg JPEG로 인코딩 된 이미지를 uint8 텐서로 디코딩하고 자릅니다.
tensorflow :: ops :: DecodeBmp BMP로 인코딩 된 이미지의 첫 번째 프레임을 uint8 텐서로 디코딩합니다.
tensorflow :: ops :: DecodeGif GIF로 인코딩 된 이미지의 프레임을 uint8 텐서로 디코딩합니다.
tensorflow :: ops :: DecodeJpeg JPEG로 인코딩 된 이미지를 uint8 텐서로 디코딩합니다.
tensorflow :: ops :: DecodePng PNG로 인코딩 된 이미지를 uint8 또는 uint16 텐서로 디코딩합니다.
tensorflow :: ops :: DrawBoundingBoxes 이미지 배치에 경계 상자를 그립니다.
tensorflow :: ops :: DrawBoundingBoxesV2 이미지 배치에 경계 상자를 그립니다.
tensorflow :: ops :: EncodeJpeg 이미지를 JPEG로 인코딩합니다.
tensorflow :: ops :: EncodeJpegVariableQuality 제공된 압축 품질로 JPEG 인코딩 입력 이미지.
tensorflow :: ops :: EncodePng 이미지를 PNG로 인코딩합니다.
tensorflow :: ops :: ExtractGlimpse 입력 텐서에서 엿보기를 추출합니다.
tensorflow :: ops :: ExtractJpegShape JPEG로 인코딩 된 이미지의 모양 정보를 추출합니다.
tensorflow :: ops :: HSVToRGB 하나 이상의 이미지를 HSV에서 RGB로 변환합니다.
tensorflow :: ops :: NonMaxSuppression 탐욕스럽게 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 선택합니다.
tensorflow :: ops :: NonMaxSuppressionV2 탐욕스럽게 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 선택합니다.
tensorflow :: ops :: NonMaxSuppressionV3 탐욕스럽게 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 선택합니다.
tensorflow :: ops :: NonMaxSuppressionV4 탐욕스럽게 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 선택합니다.
tensorflow :: ops :: NonMaxSuppressionV5 탐욕스럽게 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 선택합니다.
tensorflow :: ops :: NonMaxSuppressionWithOverlaps 탐욕스럽게 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 선택합니다.
tensorflow :: ops :: QuantizedResizeBilinear 양자화 된 쌍 선형 보간을 사용하여 양자화 된 images size 를 조정합니다.
tensorflow :: ops :: RGBToHSV 하나 이상의 이미지를 RGB에서 HSV로 변환합니다.
tensorflow :: ops :: ResizeArea 영역 보간을 사용하여 images size 를 조정합니다.
tensorflow :: ops :: ResizeBicubic 쌍 입방 보간을 사용하여 images size 를 조정합니다.
tensorflow :: ops :: ResizeBilinear 쌍 선형 보간을 사용하여 images size 를 조정합니다.
tensorflow :: ops :: ResizeNearestNeighbor 최근 접 이웃 보간을 사용하여 images size 를 조정합니다.
tensorflow :: ops :: SampleDistortedBoundingBox 이미지에 대해 임의로 왜곡 된 단일 경계 상자를 생성합니다.
tensorflow :: ops :: SampleDistortedBoundingBoxV2 이미지에 대해 임의로 왜곡 된 단일 경계 상자를 생성합니다.
tensorflow :: ops :: ScaleAndTranslate TODO : 문서 추가.

io_ops

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tensorflow :: ops :: FixedLengthRecordReader 파일에서 고정 길이 레코드를 출력하는 판독기.
tensorflow :: ops :: IdentityReader 대기중인 작업을 키와 값으로 출력하는 리더입니다.
tensorflow :: ops :: LMDBReader LMDB 파일에서 레코드를 출력하는 판독기.
tensorflow :: ops :: MatchingFiles 하나 이상의 glob 패턴과 일치하는 파일 집합을 반환합니다.
tensorflow :: ops :: MergeV2Checkpoints V2 형식 별 : 분할 된 체크 포인트의 메타 데이터 파일을 병합합니다.
tensorflow :: ops :: ReadFile 입력 파일 이름의 전체 내용을 읽고 출력합니다.
tensorflow :: ops :: ReaderNumRecordsProduced 이 Reader가 생성 한 레코드 수를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: ReaderNumWorkUnitsCompleted 이 독자가 처리를 완료 한 작업 단위 수를 리턴합니다.
tensorflow :: ops :: ReaderRead 리더가 생성 한 다음 레코드 (키, 값 쌍)를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: ReaderReadUpTo 판독기가 생성 한 최대 num_records (키, 값) 쌍을 반환합니다.
tensorflow :: ops :: ReaderReset 판독기를 초기 깨끗한 상태로 복원 합니다.
tensorflow :: ops :: ReaderRestoreState 판독기를 이전에 저장 한 상태로 복원 합니다.
tensorflow :: ops :: ReaderSerializeState Reader의 상태를 인코딩하는 문자열 텐서를 생성합니다.
tensorflow :: ops :: 복원 체크 포인트 파일에서 텐서를 복원합니다.
tensorflow :: ops :: RestoreSlice 체크 포인트 파일에서 텐서를 복원합니다.
tensorflow :: ops :: RestoreV2 V2 체크 포인트에서 텐서를 복원합니다.
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 :: ShardedFilename 분할 된 파일 이름을 생성합니다.
tensorflow :: ops :: ShardedFilespec 모든 샤딩 된 파일 이름과 일치하는 glob 패턴을 생성합니다.
tensorflow :: ops :: TFRecordReader TensorFlow Records 파일에서 레코드를 출력하는 리더입니다.
tensorflow :: ops :: TextLineReader '로 구분 된 파일의 행을 출력하는 리더
'.
tensorflow :: ops :: WholeFileReader 파일의 전체 내용을 값으로 출력하는 판독기입니다.
tensorflow :: ops :: WriteFile 입력 파일 이름에서 파일에 내용을 씁니다.

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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 :: Print 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.

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tensorflow :: ops :: Abs 텐서의 절대 값을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: AccumulateNV2 텐서 목록의 요소 별 합계를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: Acos x 요소의 acos를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Acosh x 요소의 역 쌍곡 코사인을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: 추가 요소별로 x + y를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: AddN 모든 입력 텐서 요소를 현명하게 추가하십시오 .
tensorflow :: ops :: AddV2 요소별로 x + y를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: All 텐서 차원에서 요소의 "논리 및"를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Angle 복소수의 인수를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: Any 텐서 차원에서 요소의 "논리적 또는"를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: ApproximateEqual abs (xy) <허용 오차 요소 별 진리 값을 반환합니다.
tensorflow :: ops :: ArgMax 텐서 차원에서 가장 큰 값을 가진 인덱스를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: ArgMin 텐서 차원에서 가장 작은 값을 가진 인덱스를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: Asin x 요소의 삼각 역 사인을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Asinh x 요소의 역 쌍곡 사인을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Atan x 요소의 삼각 역 탄젠트를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Atan2 인수의 부호를 고려하여 요소 별 y/x 아크 탄젠트를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Atanh x 요소의 역 쌍곡 탄젠트를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: BatchMatMul 두 개의 텐서 조각을 일괄 적으로 곱합니다.
tensorflow :: ops :: BatchMatMulV2 두 개의 텐서 조각을 일괄 적으로 곱합니다.
tensorflow :: ops :: BesselI0e x 요소 별 Bessel i0e 함수를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: BesselI1e x 요소 별 Bessel i1e 함수를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Betainc 정규화 된 불완전 베타 적분 \(I_x(a, b)\)을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Bincount 정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Bucketize '경계'를 기반으로 '입력'을 버킷 화합니다.
tensorflow :: ops :: Cast 캐스트 DSTT의 Y에 형의 X SrcT.
tensorflow :: ops :: Ceil x보다 작지 않은 요소 별 가장 작은 정수를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: ClipByValue 텐서 값을 지정된 최소값과 최대 값으로 자릅니다.
tensorflow :: ops :: CompareAndBitpack input 값을 threshold 과 비교하고 결과 비트를 uint8 합니다.
tensorflow :: ops :: Complex 두 개의 실수를 복소수로 변환합니다.
tensorflow :: ops :: ComplexAbs 텐서의 복소 절대 값을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Conj 복소수의 켤레 복소수를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: Cos x 요소의 cos를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Cosh x 요소의 쌍곡 코사인을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: 크로스 쌍대 외적을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Cumprod axis 따라 텐서 x 의 누적 곱을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Cumsum axis 따라 텐서 x 의 누적 합을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Digamma L 감마 의 미분 (절대 값의 로그) 인 Psi를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Div x / y 요소를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: DivNoNan 분모가 0이면 0을 반환합니다.
tensorflow :: ops :: Equal 요소별로 (x == y)의 진리 값을 반환합니다.
tensorflow :: ops :: Erf x 요소의 가우스 오차 함수를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Erfc x 요소의 보완 오차 함수를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Erfinv TODO : 문서 추가.
tensorflow :: ops :: EuclideanNorm 텐서 차원에서 요소의 유클리드 노름을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Exp x 요소의 지수를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Expm1 exp(x) - 1 요소를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Floor x보다 크지 않은 요소 별 가장 큰 정수를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: FloorDiv x // y를 요소별로 반환합니다.
tensorflow :: ops :: FloorMod 나눗셈의 요소 별 나머지를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: 크게 (x> y) 요소 별 진리 값을 반환합니다.
tensorflow :: ops :: GreaterEqual (x> = y) 요소 별 진리 값을 반환합니다.
tensorflow :: ops :: HistogramFixedWidth 값의 히스토그램을 반환합니다.
tensorflow :: ops :: Igamma 더 낮은 정규화 불완전 감마 함수 P(a, x) 합니다.
tensorflow :: ops :: Igammac 상위 정규화 불완전 감마 함수 Q(a, x) 합니다.
tensorflow :: ops :: Imag 복소수의 허수 부를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: Inv x 요소의 역수를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: IsFinite 유한 한 x 요소를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: IsInf x의 어떤 요소가 Inf인지 반환합니다.
tensorflow :: ops :: IsNan x의 어떤 요소가 NaN인지 반환합니다.
tensorflow :: ops :: Less (x <y) 요소 별 진리 값을 반환합니다.
tensorflow :: ops :: LessEqual (x <= y) 요소 별 진리 값을 반환합니다.
tensorflow :: ops :: Lgamma 요소별로 Gamma(x) 의 절대 값에 대한 로그를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: LinSpace 간격으로 값을 생성합니다.
tensorflow :: ops :: Log x 요소의 자연 로그를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Log1p 요소 별 (1 + x)의 자연 로그를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: LogicalAnd x AND y 요소의 진리 값을 반환합니다.
tensorflow :: ops :: LogicalNot NOT x 요소의 진리 값을 반환합니다.
tensorflow :: ops :: LogicalOr x OR y 요소의 진리 값을 반환합니다.
tensorflow :: ops :: MatMul 행렬 "a"에 행렬 "b"를 곱 합니다.
tensorflow :: ops :: Max 텐서 차원에서 요소의 최대 값을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Maximum x와 y의 최대 값을 반환합니다 (예 :
tensorflow :: ops :: 평균 텐서 차원에서 요소의 평균을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Min 텐서 차원에서 최소 요소를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: 최소 x와 y의 최소값을 반환합니다 (예 :
tensorflow :: ops :: Mod 나눗셈의 요소 별 나머지를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: MulNoNan x * y 요소를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: 곱하기 x * y 요소를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: Ndtri TODO : 문서 추가.
tensorflow :: ops :: Negate 요소별로 음수 값을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: NextAfter x2 방향으로 x1 의 다음 표현 가능한 값을 요소별로 반환합니다.
tensorflow :: ops :: NotEqual 요소별로 (x! = y)의 진리 값을 반환합니다.
tensorflow :: ops :: Polygamma 폴리 감마 함수 \(^{(n)}(x)\)를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Pow 한 값의 힘을 다른 값으로 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Prod 텐서 차원에서 요소의 곱을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: QuantizeDownAndShrinkRange 다음을 사용하여 양자화 된 '입력'텐서를 더 낮은 정밀도의 '출력'으로 변환합니다.
tensorflow :: ops :: QuantizedAdd 양자화 된 버퍼에서 작업하면서 x + y를 요소별로 반환합니다.
tensorflow :: ops :: QuantizedMatMul 의 양자화 행렬 곱셈 수행 a 매트릭스로 b .
tensorflow :: ops :: QuantizedMul 양자화 된 버퍼에 대해 작업하면서 x * y를 요소별로 반환합니다.
tensorflow :: ops :: Range 일련의 숫자를 만듭니다.
tensorflow :: ops :: 실수 복소수의 실수 부분을 반환합니다.
tensorflow :: ops :: RealDiv 실수 형에 대해 요소별로 x / y를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: 역수 x 요소의 역수를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: RequantizationRange 양자화 된 텐서에있는 실제 값을 포함하는 범위를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: 재 양자화 양자화 된 input 텐서를 더 낮은 정밀도의 output 으로 변환합니다.
tensorflow :: ops :: Rint x에 가장 가까운 요소 별 정수를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: Round 텐서의 값을 요소별로 가장 가까운 정수로 반올림합니다.
tensorflow :: ops :: Rsqrt x 요소의 제곱근의 역수를 계산합니다.
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 : 문서 추가.
tensorflow :: ops :: Sigmoid x 요소의 시그 모이 드를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Sign 숫자 부호의 요소 별 표시를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: Sin x 요소의 사인을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Sinh x 요소의 쌍곡 사인을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: SparseMatMul 행렬 "a"에 행렬 "b"를 곱 합니다.
tensorflow :: ops :: SparseSegmentMean 텐서의 희소 세그먼트를 따라 평균을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: SparseSegmentMeanGrad SparseSegmentMean에 대한 기울기를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: SparseSegmentMeanWithNumSegments 텐서의 희소 세그먼트를 따라 평균을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: SparseSegmentSqrtN N의 sqrt로 나눈 텐서의 희소 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: SparseSegmentSqrtNGrad SparseSegmentSqrtN에 대한 기울기를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: SparseSegmentSqrtNWithNumSegments N의 sqrt로 나눈 텐서의 희소 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: SparseSegmentSum 텐서의 희소 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: SparseSegmentSumWithNumSegments 텐서의 희소 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Sqrt x 요소의 제곱근을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Square x 요소의 제곱을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: SquaredDifference 요소별로 (x-y) (x-y)를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: 빼기 x-y 요소를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: Sum 텐서 차원에서 요소의 합을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Tan x 요소의 tan을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Tanh x 요소의 쌍곡 탄젠트를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: TruncateDiv 정수 유형에 대해 x / y 요소를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: TruncateMod 나눗셈의 요소 별 나머지를 반환합니다.
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 :: Where3 condition 에 따라 x 또는 y 에서 요소를 선택합니다.
tensorflow :: ops :: Xdivy x == 0이면 0을 반환하고 그렇지 않으면 요소별로 x / y를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: Xlogy x == 0이면 0을 반환하고 그렇지 않으면 요소별로 x * log (y)를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: Zeta Hurwitz zeta 함수 \((x, q)\)를 계산합니다.

nn_ops

회원

tensorflow :: ops :: AvgPool 입력에 대해 평균 풀링을 수행합니다.
tensorflow :: ops :: AvgPool3D 입력에 대해 3D 평균 풀링을 수행합니다.
tensorflow :: ops :: AvgPool3DGrad 평균 풀링 함수의 기울기를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: BiasAdd value bias 을 추가합니다.
tensorflow :: ops :: BiasAddGrad "bias"텐서의 "BiasAdd"에 대한 역방향 연산입니다.
tensorflow :: ops :: Conv2D 4 차원 input 및 filter 텐서가 주어지면 2 차원 컨볼 루션을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Conv2DBackpropFilter 필터에 대한 컨볼 루션의 기울기를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Conv2DBackpropInput 입력에 대한 컨볼 루션의 기울기를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Conv3D 5D input 및 filter 텐서가 주어지면 3D 컨볼 루션을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Conv3DBackpropFilterV2 필터에 대한 3 차원 컨볼 루션의 기울기를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: Conv3DBackpropInputV2 입력을 기준으로 3 차원 컨볼 루션의 기울기를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: DataFormatDimMap 주어진 대상 데이터 형식의 차원 인덱스를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: DataFormatVecPermute 주어진 대상 데이터 형식으로 순열 된 벡터 / 텐서를 반환합니다.
tensorflow :: ops :: DepthwiseConv2dNative 4 차원 input 및 filter 텐서가 주어진 경우 2 차원 깊이 별 컨볼 루션을 계산합니다.
tensorflow :: ops :: DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter 필터를 기준으로 깊이 별 컨볼 루션의 기울기를 계산합니다.
tensorflow :: ops :: DepthwiseConv2dNativeBackpropInput Computes the gradients of depthwise convolution with respect to the input.
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

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tensorflow::ops::NoOp Does nothing.

parsing_ops

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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::ParseExampleV2 Transforms a vector of tf.Example protos (as strings) into typed tensors.
tensorflow::ops::ParseSequenceExample Transforms a vector of brain.SequenceExample protos (as strings) into typed tensors.
tensorflow::ops::ParseSequenceExampleV2 Transforms a vector of tf.io.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

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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

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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 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

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