এই পৃষ্ঠাটি Cloud Translation API অনুবাদ করেছে।

টেনসরফ্লো :: অপস

সারাংশ

Typedefs
`Mul`	typedef `Multiply`
`Neg`	typedef `Negate`
`ReduceAll`	typedef `All`
`ReduceAny`	typedef `Any`
`ReduceMax`	typedef `Max`
`ReduceMean`	typedef `Mean`
`ReduceMin`	typedef `Min`
`ReduceProd`	typedef `Prod`
`ReduceSum`	typedef `Sum`
`Sub`	typedef `Subtract`

ফাংশন
`AsNodeOut (const Scope & scope, const Input & inp)`	`NodeBuilder::NodeOut`
`AsNodeOutList (const Scope & scope, const InputList & inp)`	`std::vector< NodeBuilder::NodeOut >`
`AudioSummary (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input tag, :: tensorflow::Input tensor, :: tensorflow::Input sample_rate)`
`AudioSummary (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input tag, :: tensorflow::Input tensor, :: tensorflow::Input sample_rate, const AudioSummary::Attrs & attrs)`
`BadColor (const TensorProto & x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` অ-সীমাবদ্ধ মান সহ পিক্সেলের জন্য ব্যবহার করার জন্য রঙ।
`Const (const Scope & scope, const Input::Initializer & val)`	`Output`
`Const (const Scope & scope, const T & v, const TensorShape shape)`	`Output`
`Const (const Scope & scope, const std::initializer_list< T > & v, const TensorShape shape)`	`Output`
`ConstFromProto (const Scope & scope, const TensorProto & proto)`	`Output`
`ImageSummary (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input tag, :: tensorflow::Input tensor)`
`ImageSummary (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input tag, :: tensorflow::Input tensor, const ImageSummary::Attrs & attrs)`
`MaxImages (int64 x)`	`Attrs`
`MaxOutputs (int64 x)`	`Attrs`
`node () const`	`::tensorflow::Node *`
`range (It represents the value of a pixel in the output image).Non-finite values in the input tensor are replaced by this tensor in the output image.The default value is the color red.*Arguments`	`image *If max_images is greater the summary value tags are generated sequentially as tag tag etc *The bad_color argument is the color to use in the generated images for non finite input values It is a uint8 D tensor of length channels *Each element must be in the` ছবি তৈরি করার জন্য ব্যাচ উপাদানের সর্বাধিক সংখ্যা।

ক্লাস
tensorflow:: ops:: বাতিল	কল করার সময় প্রক্রিয়াটি বাতিল করার জন্য একটি ব্যতিক্রম উত্থাপন করুন।
tensorflow:: ops:: Abs	একটি টেনসরের পরম মান গণনা করে।
tensorflow:: ops:: AccumulateNV2	টেনসরের তালিকার উপাদান-ভিত্তিক যোগফল প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: AccumulatorApplyGradient	একটি প্রদত্ত সঞ্চয়কারীতে একটি গ্রেডিয়েন্ট প্রয়োগ করে।
tensorflow:: ops:: AccumulatorNumAccumulated	প্রদত্ত সঞ্চয়কগুলিতে একত্রিত গ্রেডিয়েন্টের সংখ্যা প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: AccumulatorSetGlobalStep	গ্লোবাল_স্টেপের জন্য একটি নতুন মান সহ অ্যাকিউমুলেটর আপডেট করে।
tensorflow:: ops:: AccumulatorTakeGradient	প্রদত্ত কন্ডিশনাল অ্যাকুমুলেটরে গড় গ্রেডিয়েন্ট বের করে।
tensorflow:: ops:: Acos	x এলিমেন্ট-ভিত্তিক অ্যাকোস গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Acosh	x উপাদানের বিপরীত হাইপারবোলিক কোসাইন গণনা করে।
tensorflow:: ops:: যোগ করুন	x + y উপাদান-ভিত্তিক প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: AddManySparseToTensorsMap	একটি `SparseTensorsMap` এ একটি `N` -minibatch `SparseTensor` যোগ করুন , `N` হ্যান্ডলগুলি ফেরত দিন।
tensorflow:: ops:: AddN	সমস্ত ইনপুট টেনসর উপাদান যুক্ত করুন ।
tensorflow:: ops:: AddSparseToTensorsMap	একটি `SparseTensorsMap` এ একটি `SparseTensor` যোগ করুন এর হ্যান্ডেল ফেরত দিন।
tensorflow:: ops:: AddV2	x + y উপাদান-ভিত্তিক প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: Contrast সামঞ্জস্য করুন	এক বা একাধিক ছবির বৈসাদৃশ্য সামঞ্জস্য করুন।
tensorflow:: ops:: AdjustHue	এক বা একাধিক ছবির রঙ সামঞ্জস্য করুন।
tensorflow:: ops:: অ্যাডজাস্ট স্যাচুরেশন	এক বা একাধিক ছবির স্যাচুরেশন সামঞ্জস্য করুন।
tensorflow:: ops:: সব	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির "লজিক্যাল এবং" গণনা করে।
tensorflow:: ops:: AllCandidateSampler	একটি শেখা ইউনিগ্রাম বিতরণের সাথে প্রার্থীর নমুনার জন্য লেবেল তৈরি করে।
tensorflow:: ops:: কোণ	একটি জটিল সংখ্যার যুক্তি প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: যেকোনো	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির "লজিক্যাল বা" গণনা করে।
tensorflow:: ops::Adadelta প্রয়োগ করুন	অ্যাডেলটা স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ApplyAdagrad	অ্যাডগ্রাড স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops::AdagradDA প্রয়োগ করুন	প্রক্সিমাল অ্যাডাগ্রাড স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ApplyAdam	অ্যাডাম অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ApplyAddSign	AddSign আপডেট অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ApplyCenteredRMSProp	কেন্দ্রীভূত RMSProp অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ApplyFtrl	Ftrl-প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ApplyFtrlV2	Ftrl-প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ApplyGradientDescent	এটি থেকে 'আলফা' * 'ডেল্টা' বিয়োগ করে '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ApplyMomentum	মোমেন্টাম স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ApplyPowerSign	AddSign আপডেট অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ApplyProximalAdagrad	অ্যাডাগ্রাড শেখার হার সহ FOBOS অনুযায়ী 'var' এবং 'accum' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ApplyProximalGradientDescent	স্থির শেখার হার সহ FOBOS অ্যালগরিদম হিসাবে '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ApplyRMSProp	RMSProp অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: প্রায় সমান	abs(xy) < সহনশীলতা উপাদান অনুযায়ী সত্য মান প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: ArgMax	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে সবচেয়ে বড় মান সহ সূচকটি প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: ArgMin	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে ক্ষুদ্রতম মান সহ সূচকটি প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: AsString	প্রদত্ত টেনসরের প্রতিটি এন্ট্রিকে স্ট্রিংয়ে রূপান্তর করে।
tensorflow:: ops:: Asin	x মৌল-ভিত্তিক ত্রিকোণমিতিক বিপরীত সাইন গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Asinh	x উপাদান-ভিত্তিক বিপরীত হাইপারবোলিক সাইন গণনা করে।
tensorflow:: ops:: জোর	প্রদত্ত শর্ত সত্য যে দাবি.
tensorflow:: ops:: বরাদ্দ করুন	এটিতে 'মান' নির্ধারণ করে 'রেফ' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: AssignAdd	এটিতে 'মান' যোগ করে 'রেফ' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: AssignSub	এটি থেকে 'মান' বিয়োগ করে 'রেফ' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: Atan	x মৌল-ভিত্তিক ত্রিকোণমিতিক বিপরীত স্পর্শক গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Atan2	আর্গুমেন্টের চিহ্নগুলিকে সম্মান করে `y/x` উপাদান-ভিত্তিক আর্কটাঞ্জেন্ট গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Atanh	x উপাদান-ভিত্তিক বিপরীত হাইপারবোলিক ট্যানজেন্ট গণনা করে।
tensorflow:: ops:: AvgPool	ইনপুটে গড় পুলিং সঞ্চালন করে।
tensorflow:: ops:: AvgPool3D	ইনপুটে 3D গড় পুলিং সম্পাদন করে।
tensorflow:: ops:: AvgPool3DGrad	গড় পুলিং ফাংশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
tensorflow:: ops:: বাধা	একটি বাধা সংজ্ঞায়িত করে যা বিভিন্ন গ্রাফ এক্সিকিউশন জুড়ে টিকে থাকে।
tensorflow:: ops:: BarrierClose	প্রদত্ত বাধা বন্ধ করে।
tensorflow:: ops:: BarrierIncompleteSize	প্রদত্ত বাধার অসম্পূর্ণ উপাদানের সংখ্যা গণনা করে।
tensorflow:: ops:: BarrierInsertMany	প্রতিটি কীর জন্য, নির্দিষ্ট কম্পোনেন্টে সংশ্লিষ্ট মান নির্ধারণ করে।
tensorflow:: ops:: BarrierReadySize	প্রদত্ত বাধার সম্পূর্ণ উপাদানের সংখ্যা গণনা করে।
tensorflow:: ops:: BarrierTakeMany	একটি বাধা থেকে সম্পূর্ণ উপাদানের প্রদত্ত সংখ্যা নেয়।
tensorflow:: ops:: BatchMatMul	ব্যাচে দুটি টেনসরের স্লাইসকে গুণিত করে।
tensorflow:: ops:: BatchMatMulV2	ব্যাচে দুটি টেনসরের স্লাইসকে গুণিত করে।
tensorflow:: ops:: BatchToSpace	T টাইপের 4-D টেনসরের জন্য BatchToSpace।
tensorflow:: ops:: BatchToSpaceND	T টাইপের ND টেনসরের জন্য BatchToSpace।
tensorflow:: ops:: BesselI0e	`x` উপাদান-ভিত্তিক বেসেল i0e ফাংশন গণনা করে।
tensorflow:: ops:: BesselI1e	`x` উপাদান-ভিত্তিক বেসেল i1e ফাংশন গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Betainc	নিয়মিত অসম্পূর্ণ বিটা ইন্টিগ্রাল গণনা করুন \(I_x(a, b)\).
tensorflow:: ops:: BiasAdd	`value` সাথে `bias` যোগ করে।
tensorflow:: ops:: BiasAddGrad	"বায়াস" টেনসরে "BiasAdd" এর জন্য পশ্চাদগামী অপারেশন।
tensorflow:: ops:: Bincount	একটি পূর্ণসংখ্যা অ্যারেতে প্রতিটি মানের সংঘটনের সংখ্যা গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Bitcast	ডেটা অনুলিপি না করে একটি টেনসরকে এক প্রকার থেকে অন্য প্রকারে বিটকাস্ট করে।
tensorflow:: ops:: BroadcastDynamic Shape	সম্প্রচার সহ s0 op s1 এর আকৃতি ফিরিয়ে দিন।
tensorflow:: ops:: BroadcastTo	একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ আকৃতির জন্য একটি অ্যারে সম্প্রচার করুন।
tensorflow:: ops:: Bucketize	'সীমানা' এর উপর ভিত্তি করে 'ইনপুট' বাকেটাইজ করে।
tensorflow:: ops:: Cast	DstT এর y থেকে SrcT টাইপের x কাস্ট করুন ।
tensorflow:: ops:: Ceil	x-এর চেয়ে কম নয় উপাদান-ভিত্তিক ক্ষুদ্রতম পূর্ণসংখ্যা প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: সংখ্যার পরীক্ষা করুন	NaN এবং Inf মানগুলির জন্য একটি টেনসর পরীক্ষা করে।
tensorflow:: ops:: ClipByValue	ক্লিপ টেনসরের মানকে একটি নির্দিষ্ট মিনিমাম এবং সর্বোচ্চ পর্যন্ত।
tensorflow:: ops:: CombinedNonMaxSuppression	লোভের সাথে স্কোরের নিচের ক্রম অনুসারে বাউন্ডিং বাক্সের একটি উপসেট নির্বাচন করে।
tensorflow:: ops:: CompareAndBitpack	`threshold` সাথে `input` মান তুলনা করুন এবং ফলস্বরূপ বিটগুলিকে একটি `uint8` এ প্যাক করুন।
tensorflow:: ops:: জটিল	দুটি বাস্তব সংখ্যাকে একটি জটিল সংখ্যায় রূপান্তর করে।
tensorflow:: ops:: ComplexAbs	একটি টেনসরের জটিল পরম মান গণনা করে।
tensorflow:: ops:: ComputeAccidentalHits	নমুনা_প্রার্থীতে অবস্থানের আইডি গণনা করে যা সত্য_লেবেলের সাথে মেলে।
tensorflow:: ops:: Concat	এক মাত্রা বরাবর টেনসর সংযুক্ত করে।
tensorflow:: ops:: কন্ডিশনাল অ্যাকুমুলেটর	গ্রেডিয়েন্টের সমষ্টির জন্য একটি শর্তসাপেক্ষ সঞ্চয়কারী।
tensorflow:: ops:: Conj	একটি জটিল সংখ্যার জটিল সমষ্টি প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: ConjugateTranspose	একটি স্থানচ্যুতি অনুসারে x এর মাত্রা এলোমেলো করুন এবং ফলাফলটি সংযুক্ত করুন।
tensorflow:: ops:: ControlTrigger	কিছুই করে না।
tensorflow:: ops:: Conv2D	4-ডি `input` এবং `filter` টেনসর দেওয়া একটি 2-ডি কনভোলিউশন গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Conv2DBackpropFilter	ফিল্টারের সাপেক্ষে কনভোলিউশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Conv2DBackpropInput	ইনপুট সাপেক্ষে কনভোলিউশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Conv3D	5-ডি `input` এবং `filter` টেনসর দেওয়া একটি 3-ডি কনভোলিউশন গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Conv3DBackpropFilterV2	ফিল্টারের সাপেক্ষে 3-D কনভোলিউশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Conv3DBackpropInputV2	ইনপুট সাপেক্ষে 3-D কনভোলিউশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Cos	x উপাদান-ভিত্তিক মূল্য গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Cosh	x উপাদান-ভিত্তিক হাইপারবোলিক কোসাইন গণনা করে।
tensorflow:: ops:: CountUpTo	'সীমা' না পৌঁছানো পর্যন্ত 'রেফ' বৃদ্ধি করে।
tensorflow:: ops:: CropAndResize	ইনপুট ইমেজ টেনসর থেকে ক্রপ বের করে এবং তাদের আকার পরিবর্তন করে।
tensorflow:: ops:: CropAndResizeGradBoxes	ইনপুট বক্সের টেনসরে ক্রপ_এন্ড_রিসাইজের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
tensorflow:: ops:: CropAndResizeGradImage	ইনপুট ইমেজ টেনসরে ক্রপ_এন্ড_রিসাইজের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
tensorflow:: ops:: ক্রস	পেয়ারওয়াইজ ক্রস পণ্য গণনা করুন।
tensorflow:: ops:: Cumprod	`axis` বরাবর টেনসর `x` এর ক্রমবর্ধমান গুণফল গণনা করুন।
tensorflow:: ops:: Cumsum	`axis` বরাবর টেনসর `x` এর ক্রমবর্ধমান সমষ্টি গণনা করুন।
tensorflow:: ops:: DataFormatDimMap	একটি মধ্যে দেওয়া গন্তব্য ডেটা বিন্যাসে মাত্রা সূচক প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: DataFormatVecPermute	প্রদত্ত গন্তব্য ডেটা বিন্যাসে অনুমতিপ্রাপ্ত ভেক্টর/টেনসর প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: DebugGradientIdentity	গ্রেডিয়েন্ট ডিবাগিংয়ের জন্য আইডেন্টিটি অপশন।
tensorflow:: ops:: DebugGradientRefIdentity	গ্রেডিয়েন্ট ডিবাগিংয়ের জন্য আইডেন্টিটি অপশন।
tensorflow:: ops:: DecodeAndCropJpeg	একটি uint8 টেনসরে একটি JPEG-এনকোড করা ছবি ডিকোড এবং ক্রপ করুন।
tensorflow:: ops:: DecodeBase64	ওয়েব-সেফ বেস64-এনকোডেড স্ট্রিং ডিকোড করুন।
tensorflow:: ops:: DecodeBmp	একটি BMP-এনকোড করা ছবির প্রথম ফ্রেমটিকে একটি uint8 টেনসরে ডিকোড করুন।
tensorflow:: ops:: DecodeCSV	CSV রেকর্ডগুলিকে টেনসরে রূপান্তর করুন।
tensorflow:: ops:: DecodeCompressed	ডিকম্প্রেস স্ট্রিং.
tensorflow:: ops:: DecodeGif	একটি জিআইএফ-এনকোড করা ছবির ফ্রেম(গুলি) একটি uint8 টেনসরে ডিকোড করুন।
tensorflow:: ops:: DecodeJSONE উদাহরণ	JSON-এনকোড করা উদাহরণ রেকর্ডগুলিকে বাইনারি প্রোটোকল বাফার স্ট্রিংগুলিতে রূপান্তর করুন।
tensorflow:: ops:: DecodeJpeg	একটি uint8 টেনসরে একটি JPEG-এনকোড করা ছবি ডিকোড করুন।
tensorflow:: ops:: DecodePaddedRaw	সংখ্যার ভেক্টর হিসাবে একটি স্ট্রিংয়ের বাইটগুলিকে পুনরায় ব্যাখ্যা করুন।
tensorflow:: ops:: DecodePng	একটি PNG-এনকোড করা ছবিকে একটি uint8 বা uint16 টেনসরে ডিকোড করুন।
tensorflow:: ops:: DecodeRaw	সংখ্যার ভেক্টর হিসাবে একটি স্ট্রিংয়ের বাইটগুলিকে পুনরায় ব্যাখ্যা করুন।
tensorflow:: ops:: DeepCopy	`x` এর একটি অনুলিপি তৈরি করে।
tensorflow:: ops:: DeleteSessionTensor	সেশনে তার হ্যান্ডেল দ্বারা নির্দিষ্ট টেনসর মুছুন।
tensorflow:: ops:: DepthToSpace	T টাইপ টেনসরের জন্য DepthToSpace।
tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNative	4-D `input` এবং `filter` টেনসর প্রদত্ত একটি 2-D গভীরতার দিক থেকে পরিবর্তিত গণনা করে।
tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter	ফিল্টারের সাপেক্ষে গভীরতার দিক থেকে পরিবর্তনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNativeBackpropInput	ইনপুট সাপেক্ষে গভীরতার দিক থেকে আবর্তনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
tensorflow:: ops:: dequantize	একটি ফ্লোট টেনসরে 'ইনপুট' টেনসরকে ডিকুয়ান্টাইজ করুন ।
tensorflow:: ops:: DeserializeManySparse	একটি ক্রমিক মিনিব্যাচ থেকে `SparseTensors` ডিসিরিয়ালাইজ করুন এবং সংযুক্ত করুন।
tensorflow:: ops:: DeserializeSparse	`SparseTensor` অবজেক্ট ডিসিরিয়ালাইজ করুন।
tensorflow:: ops:: DestroyTemporaryVariable	অস্থায়ী পরিবর্তনশীলকে ধ্বংস করে এবং এর চূড়ান্ত মান প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: Diag	একটি প্রদত্ত তির্যক মান সহ একটি তির্যক টেনসর প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: DiagPart	টেনসরের তির্যক অংশ প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: Digamma	কম্পিউটস Psi, Lgamma এর ডেরিভেটিভ (এর পরম মানের লগ।
tensorflow:: ops:: Dilation2D	4-ডি `input` এবং 3-ডি `filter` টেনসরের গ্রেস্কেল প্রসারণ গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Dilation2DBackpropFilter	ফিল্টারের সাপেক্ষে রূপগত 2-ডি প্রসারণের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Dilation2DBackpropInput	ইনপুট সাপেক্ষে morphological 2-D প্রসারণের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Div	x/y উপাদান-ভিত্তিক রিটার্ন করে।
tensorflow:: ops:: DivNoNan	হর শূন্য হলে 0 প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: DrawBoundingBoxes	চিত্রের একটি ব্যাচে আবদ্ধ বাক্স আঁকুন।
tensorflow:: ops:: DrawBoundingBoxesV2	চিত্রের একটি ব্যাচে আবদ্ধ বাক্স আঁকুন।
tensorflow:: ops:: Dynamic Partition	`partitions` থেকে সূচক ব্যবহার করে `num_partitions` টেনসরে `data` পার্টিশন করে।
tensorflow:: ops:: DynamicStitch	`data` টেনসর থেকে মানগুলিকে একটি একক টেনসরে বিভক্ত করুন।
tensorflow:: ops:: EditDistance	Levenshtein সম্পাদনা দূরত্ব (সম্ভবত স্বাভাবিক করা) গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Elu	সূচকীয় রৈখিক গণনা করে: `exp(features) - 1` যদি < 0, অন্যথায় `features` ।
tensorflow:: ops:: খালি	প্রদত্ত আকৃতি দিয়ে একটি টেনসর তৈরি করে।
tensorflow:: ops:: EncodeBase64	ওয়েব-সেফ বেস64 ফরম্যাটে স্ট্রিং এনকোড করুন।
tensorflow:: ops:: EncodeJpeg	JPEG- একটি ছবি এনকোড করুন।
tensorflow:: ops:: EncodeJpegVariableQuality	প্রদত্ত কম্প্রেশন গুণমান সহ JPEG এনকোড ইনপুট চিত্র।
tensorflow:: ops:: EncodePng	একটি ছবি PNG-এনকোড করুন।
tensorflow:: ops:: নিশ্চিত আকৃতি	নিশ্চিত করে যে টেনসরের আকৃতি প্রত্যাশিত আকারের সাথে মেলে।
tensorflow:: ops:: সমান	(x == y) উপাদান-ভিত্তিক সত্য মান প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: Erf	`x` উপাদান-ভিত্তিক গাউস ত্রুটি ফাংশন গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Erfc	`x` উপাদান-ভিত্তিক পরিপূরক ত্রুটি ফাংশন গণনা করে।
tensorflow:: ops:: EuclideanNorm	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির ইউক্লিডীয় আদর্শ গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Exp	x উপাদান-ভিত্তিক সূচকের সূচক গণনা করে।
tensorflow:: ops:: ExpandDims	একটি টেনসরের আকারে 1 এর একটি মাত্রা সন্নিবেশ করান।
tensorflow:: ops:: Expm1	কম্পিউট `exp(x) - 1` উপাদান অনুযায়ী।
tensorflow:: ops:: ExtractGlimpse	ইনপুট টেনসর থেকে একটি আভাস বের করে।
tensorflow:: ops:: ExtractImagePatches	`images` থেকে `patches` বের করুন এবং তাদের "গভীরতা" আউটপুট মাত্রায় রাখুন।
tensorflow:: ops:: ExtractJpegShape	একটি JPEG-এনকোডেড চিত্রের আকৃতির তথ্য বের করুন।
tensorflow:: ops:: ExtractVolumePatches	`input` থেকে `patches` বের করুন এবং তাদের "গভীরতা" আউটপুট মাত্রায় রাখুন।
tensorflow:: ops:: FIFOQueue	একটি সারি যা প্রথম-ইন-ফার্স্ট-আউট ক্রমে উপাদান তৈরি করে।
tensorflow:: ops:: ফ্যাক্ট	ফ্যাক্টরিয়াল সম্পর্কে একটি তথ্য আউটপুট .
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxArgs	'ইনপুট' টেনসরকে জাল-কোয়ান্টাইজ করুন, একই ধরনের 'আউটপুট' টেনসরে ফ্লোট টাইপ করুন।
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	FakeQuantWithMinMaxArgs অপারেশনের জন্য গ্রেডিয়েন্ট গণনা করুন।
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVars	গ্লোবাল ফ্লোট স্কেলারের মাধ্যমে ফ্লোটের টাইপের 'ইনপুট' টেনসরকে জাল-পরিমাণ `min`
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVarsGradient	FakeQuantWithMinMaxVars অপারেশনের জন্য গ্রেডিয়েন্ট গণনা করুন।
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	জাল-পরিমাণ 'ইনপুট' টাইপ ফ্লোটের টেনসর এবং আকারগুলির মধ্যে একটি: `[d]` ,.
tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient	FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel অপারেশনের জন্য গ্রেডিয়েন্ট গণনা করুন।
tensorflow:: ops:: পূরণ করুন	একটি স্কেলার মান দিয়ে ভরা একটি টেনসর তৈরি করে।
tensorflow:: ops:: আঙুলের ছাপ	ফিঙ্গারপ্রিন্ট মান তৈরি করে।
tensorflow:: ops:: FixedLengthRecordReader	একটি রিডার যা একটি ফাইল থেকে নির্দিষ্ট দৈর্ঘ্যের রেকর্ড আউটপুট করে।
tensorflow:: ops:: FixedUnigramCandidateSampler	একটি শেখা ইউনিগ্রাম বিতরণের সাথে প্রার্থীর নমুনার জন্য লেবেল তৈরি করে।
tensorflow:: ops:: ফ্লোর	x-এর চেয়ে বড় নয় উপাদান-ভিত্তিক বৃহত্তম পূর্ণসংখ্যা প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: FloorDiv	x // y উপাদান-ভিত্তিক রিটার্ন করে।
tensorflow:: ops:: FloorMod	ভাগের উপাদান অনুযায়ী অবশিষ্টাংশ প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: FractionalAvgPool	ইনপুটে ভগ্নাংশের গড় পুলিং সম্পাদন করে।
tensorflow:: ops:: FractionalMaxPool	ইনপুটে ভগ্নাংশের সর্বোচ্চ পুলিং সঞ্চালন করে।
tensorflow:: ops:: FusedBatchNorm	ব্যাচ স্বাভাবিককরণ।
tensorflow:: ops:: FusedBatchNormGrad	ব্যাচ স্বাভাবিককরণের জন্য গ্রেডিয়েন্ট।
tensorflow:: ops:: FusedBatchNormGradV2	ব্যাচ স্বাভাবিককরণের জন্য গ্রেডিয়েন্ট।
tensorflow:: ops:: FusedBatchNormGradV3	ব্যাচ স্বাভাবিককরণের জন্য গ্রেডিয়েন্ট।
tensorflow:: ops:: FusedBatchNormV2	ব্যাচ স্বাভাবিককরণ।
tensorflow:: ops:: FusedBatchNormV3	ব্যাচ স্বাভাবিককরণ।
tensorflow:: ops:: FusedPadConv2D	একটি কনভল্যুশনের সময় একটি প্রিপ্রসেস হিসাবে একটি প্যাডিং সম্পাদন করে।
tensorflow:: ops:: FusedResizeAndPadConv2D	একটি পরিবর্তনের সময় একটি প্রিপ্রসেস হিসাবে একটি পুনরায় আকার এবং প্যাডিং সম্পাদন করে।
tensorflow:: ops:: সংগ্রহ করুন	`indices` অনুযায়ী `params` থেকে স্লাইস সংগ্রহ করুন ।
tensorflow:: ops:: GatherNd	`indices` দ্বারা নির্দিষ্ট আকৃতি সহ একটি টেনসরে `params` থেকে স্লাইস সংগ্রহ করুন ।
tensorflow:: ops:: GatherV2	`indices` অনুযায়ী `params` অক্ষ `axis` থেকে স্লাইস সংগ্রহ করুন ।
tensorflow:: ops:: GetSessionHandle	বর্তমান সেশনের অবস্থায় ইনপুট টেনসর সংরক্ষণ করুন।
tensorflow:: ops:: GetSessionHandleV2	বর্তমান সেশনের অবস্থায় ইনপুট টেনসর সংরক্ষণ করুন।
tensorflow:: ops:: GetSessionTensor	এর হ্যান্ডেল দ্বারা নির্দিষ্ট টেনসরের মান পান।
tensorflow:: ops:: বৃহত্তর	(x > y) উপাদান-ভিত্তিক সত্য মান প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: GreaterEqual	(x >= y) উপাদান-ভিত্তিক সত্য মান প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: গ্যারান্টি কনস্ট	TF রানটাইমকে একটি গ্যারান্টি দেয় যে ইনপুট টেনসর একটি ধ্রুবক।
tensorflow:: ops:: HSVToRGB	HSV থেকে RGB-তে এক বা একাধিক ছবি রূপান্তর করুন।
tensorflow:: ops:: HistogramFixedWidth	মানের হিস্টোগ্রাম ফেরত দিন।
tensorflow:: ops:: HistogramSummary	হিস্টোগ্রাম সহ একটি `Summary` প্রোটোকল বাফার আউটপুট করে।
tensorflow:: ops:: পরিচয়	ইনপুট টেনসর বা মান হিসাবে একই আকার এবং বিষয়বস্তু সহ একটি টেনসর ফেরত দিন।
tensorflow:: ops:: IdentityN	ইনপুট হিসাবে একই আকার এবং বিষয়বস্তু সহ টেনসরগুলির একটি তালিকা প্রদান করে৷
tensorflow:: ops:: IdentityReader	একটি পাঠক যা সারিবদ্ধ কাজটিকে কী এবং মান উভয় হিসাবে আউটপুট করে।
tensorflow:: ops:: Igamma	নিম্ন নিয়মিতকৃত অসম্পূর্ণ গামা ফাংশন `P(a, x)` গণনা করুন।
tensorflow:: ops:: Igammac	উপরের নিয়মিতকৃত অসম্পূর্ণ গামা ফাংশন `Q(a, x)` গণনা করুন।
tensorflow:: ops:: image	একটি জটিল সংখ্যার কাল্পনিক অংশ প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: অপরিবর্তনীয় কনস্ট	মেমরি অঞ্চল থেকে অপরিবর্তনীয় টেনসর প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: InTopK	বলে কি লক্ষ্য শীর্ষ `K` ভবিষ্যদ্বাণী মধ্যে আছে.
tensorflow:: ops:: InTopKV2	বলে কি লক্ষ্য শীর্ষ `K` ভবিষ্যদ্বাণী মধ্যে আছে.
tensorflow:: ops:: InplaceAdd	x এর নির্দিষ্ট সারিতে v যোগ করে।
tensorflow:: ops:: InplaceSub	`x` এর নির্দিষ্ট সারিতে `v` বিয়োগ করে।
tensorflow:: ops:: InplaceUpdate	`v` তে মান সহ নির্দিষ্ট সারি আপডেট করে।
tensorflow:: ops:: Inv	x উপাদান-ভিত্তিক পারস্পরিক গণনা করে।
tensorflow:: ops:: InvertPermutation	একটি টেনসরের বিপরীত স্থানান্তর গণনা করে।
tensorflow:: ops:: IsFinite	x এর কোন উপাদানগুলি সসীম তা ফেরত দেয়।
tensorflow:: ops:: IsInf	x এর কোন উপাদানগুলি Inf প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: IsNan	x এর কোন উপাদান NaN তা ফেরত দেয়।
tensorflow:: ops:: IsVariableInitialized	একটি টেনসর শুরু করা হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করে।
tensorflow:: ops:: L2Loss	L2 ক্ষতি।
tensorflow:: ops:: LMDBReader	একটি পাঠক যা একটি LMDB ফাইল থেকে রেকর্ড আউটপুট করে।
tensorflow:: ops:: LRN	স্থানীয় প্রতিক্রিয়া স্বাভাবিককরণ.
tensorflow:: ops:: LearnedUnigramCandidateSampler	একটি শেখা ইউনিগ্রাম বিতরণের সাথে প্রার্থীর নমুনার জন্য লেবেল তৈরি করে।
tensorflow:: ops:: কম	(x < y) উপাদান-ভিত্তিক সত্য মান প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: LessEqual	(x <= y) উপাদান-ভিত্তিক সত্য মান প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: Lgamma	`Gamma(x)` উপাদান-ভিত্তিক পরম মানের লগ গণনা করে।
tensorflow:: ops:: LinSpace	একটি ব্যবধানে মান তৈরি করে।
tensorflow:: ops:: লগ	x উপাদান-ভিত্তিক প্রাকৃতিক লগারিদম গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Log1p	(1 + x) উপাদান-ভিত্তিক প্রাকৃতিক লগারিদম গণনা করে।
tensorflow:: ops:: LogSoftmax	লগ সফটম্যাক্স অ্যাক্টিভেশন গণনা করে।
tensorflow:: ops:: LogUniformCandidateSampler	লগ-ইউনিফর্ম ডিস্ট্রিবিউশন সহ প্রার্থীর নমুনা নেওয়ার জন্য লেবেল তৈরি করে।
tensorflow:: ops:: LogicalAnd	x এবং y উপাদান-ভিত্তিক সত্য মান প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: LogicalNot	NOT x উপাদান-ভিত্তিক সত্য মান প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: LogicalOr	x বা y উপাদান-ভিত্তিক সত্য মান প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: LoopCond	আউটপুটে ইনপুট ফরোয়ার্ড করে।
tensorflow:: ops:: MapClear	অপ অন্তর্নিহিত পাত্রে সমস্ত উপাদান সরিয়ে দেয়।
tensorflow:: ops:: MapIncompleteSize	Op অন্তর্নিহিত পাত্রে অসম্পূর্ণ উপাদানের সংখ্যা প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: MapPeek	Op নির্দিষ্ট কী এ মান উঁকি দেয়.
tensorflow:: ops:: MapSize	Op অন্তর্নিহিত পাত্রে উপাদানের সংখ্যা প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: MapStage	অন্তর্নিহিত কন্টেইনারে স্টেজ (কী, মান) যা হ্যাশটেবলের মতো আচরণ করে।
tensorflow:: ops:: MapUnstage	অপ অপসারণ করে এবং কী এর সাথে সম্পর্কিত মানগুলি ফেরত দেয়।
tensorflow:: ops:: MapUnstageNoKey	অপ অপসারণ করে এবং একটি এলোমেলো (কী, মান) ফেরত দেয়
tensorflow:: ops:: MatMul	ম্যাট্রিক্স "a" কে ম্যাট্রিক্স "b" দ্বারা গুণ করুন ।
tensorflow:: ops:: MatchingFiles	এক বা একাধিক গ্লোব প্যাটার্নের সাথে মিলে যাওয়া ফাইলের সেট ফেরত দেয়।
tensorflow:: ops:: MatrixBandPart	প্রতিটি অন্তঃস্থ ম্যাট্রিক্সে একটি কেন্দ্রীয় ব্যান্ডের বাইরে সবকিছু সেট করে একটি টেনসর কপি করুন।
tensorflow:: ops:: MatrixDiag	একটি প্রদত্ত ব্যাচ করা তির্যক মান সহ একটি ব্যাচড তির্যক টেনসর প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: MatrixDiagPart	একটি ব্যাচ করা টেনসরের ব্যাচ করা তির্যক অংশ প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: MatrixDiagPartV2	একটি ব্যাচ করা টেনসরের ব্যাচ করা তির্যক অংশ প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: MatrixDiagV2	প্রদত্ত ব্যাচ করা তির্যক মান সহ একটি ব্যাচড তির্যক টেনসর প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: MatrixSetDiag	নতুন ব্যাচ করা তির্যক মান সহ একটি ব্যাচ করা ম্যাট্রিক্স টেনসর প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: MatrixSetDiagV2	নতুন ব্যাচ করা তির্যক মান সহ একটি ব্যাচ করা ম্যাট্রিক্স টেনসর প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: সর্বোচ্চ	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির সর্বাধিক গণনা করে।
tensorflow:: ops:: MaxPool	ইনপুট সর্বোচ্চ পুলিং সঞ্চালন.
tensorflow:: ops:: MaxPool3D	ইনপুটে 3D সর্বোচ্চ পুলিং সম্পাদন করে।
tensorflow:: ops:: MaxPool3DGrad	সর্বোচ্চ পুলিং ফাংশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
tensorflow:: ops:: MaxPool3DGradGrad	ম্যাক্সপুলিং ফাংশনের দ্বিতীয়-ক্রম গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
tensorflow:: ops:: MaxPoolGradGrad	ম্যাক্সপুলিং ফাংশনের দ্বিতীয়-ক্রম গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
tensorflow:: ops:: MaxPoolGradGradV2	ম্যাক্সপুলিং ফাংশনের দ্বিতীয়-ক্রম গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
tensorflow:: ops:: MaxPoolGradGradWithArgmax	ম্যাক্সপুলিং ফাংশনের দ্বিতীয়-ক্রম গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
tensorflow:: ops:: MaxPoolGradV2	ম্যাক্সপুলিং ফাংশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
tensorflow:: ops:: MaxPoolV2	ইনপুট সর্বোচ্চ পুলিং সঞ্চালন.
tensorflow:: ops:: MaxPoolWithArgmax	ইনপুটে সর্বোচ্চ পুলিং সঞ্চালন করে এবং সর্বোচ্চ মান এবং সূচক উভয়ই আউটপুট করে।
tensorflow:: ops:: সর্বোচ্চ	x এবং y এর সর্বোচ্চ প্রদান করে (যেমন
tensorflow:: ops:: গড়	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির গড় গণনা করে।
tensorflow:: ops:: মার্জ	`inputs` থেকে `output` একটি উপলব্ধ টেনসরের মান ফরোয়ার্ড করে।
tensorflow:: ops:: MergeSummary	সারাংশ একত্রিত করে।
tensorflow:: ops:: MergeV2Checkpoints	V2 বিন্যাস নির্দিষ্ট: শার্ড চেকপয়েন্টের মেটাডেটা ফাইল একত্রিত করে।
tensorflow:: ops:: Min	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে সর্বনিম্ন উপাদানের গণনা করে।
tensorflow:: ops:: সর্বনিম্ন	x এবং y এর মিন রিটার্ন করে (যেমন
tensorflow:: ops:: MirrorPad	মিরর করা মান সহ একটি টেনসর প্যাড করে।
tensorflow:: ops:: Mod	ভাগের উপাদান অনুযায়ী অবশিষ্টাংশ প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: MulNoNan	x * y উপাদান অনুযায়ী রিটার্ন করে।
tensorflow:: ops:: Multinomial	একটি বহুপদ বন্টন থেকে নমুনা আঁকে।
tensorflow:: ops:: গুণ করুন	x * y উপাদান অনুযায়ী রিটার্ন করে।
tensorflow:: ops:: negate	সংখ্যাসূচক ঋণাত্মক মান উপাদান-ভিত্তিক গণনা করে।
tensorflow:: ops:: NextAfter	`x2` এর দিক থেকে `x1` এর পরবর্তী প্রতিনিধিত্বযোগ্য মান প্রদান করে, উপাদান-ভিত্তিক।
tensorflow:: ops:: NextIteration	এর ইনপুট পরবর্তী পুনরাবৃত্তির জন্য উপলব্ধ করে।
tensorflow:: ops:: NoOp	কিছুই করে না।
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppression	লোভের সাথে স্কোরের নিচের ক্রম অনুসারে বাউন্ডিং বাক্সের একটি উপসেট নির্বাচন করে।
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV2	লোভের সাথে স্কোরের নিচের ক্রম অনুসারে বাউন্ডিং বাক্সের একটি উপসেট নির্বাচন করে।
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV3	লোভের সাথে স্কোরের নিচের ক্রম অনুসারে বাউন্ডিং বাক্সের একটি উপসেট নির্বাচন করে।
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV4	লোভের সাথে স্কোরের নিচের ক্রম অনুসারে বাউন্ডিং বাক্সের একটি উপসেট নির্বাচন করে।
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV5	লোভের সাথে স্কোরের নিচের ক্রম অনুসারে বাউন্ডিং বাক্সের একটি উপসেট নির্বাচন করে।
tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionWithOverlaps	লোভের সাথে স্কোরের নিচের ক্রম অনুসারে বাউন্ডিং বাক্সের একটি উপসেট নির্বাচন করে।
tensorflow:: ops:: NotEqual	(x != y) উপাদান-ভিত্তিক সত্য মান প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: NthElement	শেষ মাত্রার জন্য `n` -তম ক্রম পরিসংখ্যানের মান খুঁজে বের করে।
tensorflow:: ops:: OneHot	একটি এক-গরম টেনসর প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: OnesLike	x এর মতো একই আকার এবং টাইপ সহ একটি টেনসর প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: OrderedMapClear	অপ অন্তর্নিহিত পাত্রে সমস্ত উপাদান সরিয়ে দেয়।
tensorflow:: ops:: OrderedMapIncompleteSize	Op অন্তর্নিহিত পাত্রে অসম্পূর্ণ উপাদানের সংখ্যা প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: OrderedMapPeek	Op নির্দিষ্ট কী এ মান উঁকি দেয়.
tensorflow:: ops:: OrderedMapSize	Op অন্তর্নিহিত পাত্রে উপাদানের সংখ্যা প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: OrderedMapStage	অন্তর্নিহিত কন্টেইনারে পর্যায় (কী, মান) যা আদেশের মতো আচরণ করে।
tensorflow:: ops:: OrderedMapUnstage	অপ অপসারণ করে এবং কী এর সাথে সম্পর্কিত মানগুলি ফেরত দেয়।
tensorflow:: ops:: OrderedMapUnstageNoKey	অপ অপসারণ করে এবং (কী, মান) উপাদানটিকে সবচেয়ে ছোট দিয়ে ফেরত দেয়।
tensorflow:: ops:: প্যাড	শূন্য সহ একটি টেনসর প্যাড করে।
tensorflow:: ops:: PadV2	একটি টেনসর প্যাড.
tensorflow:: ops:: PaddingFIFOQueue	একটি সারি যা প্রথম-ইন-ফার্স্ট-আউট ক্রমে উপাদান তৈরি করে।
tensorflow:: ops:: ParallelConcat	প্রথম মাত্রা বরাবর `N` টেনসরের একটি তালিকা সংযুক্ত করে।
tensorflow:: ops:: ParallelDynamicStitch	`data` টেনসর থেকে মানগুলিকে একটি একক টেনসরে বিভক্ত করুন।
tensorflow:: ops:: ParameterizedTruncatedNormal	একটি স্বাভাবিক বন্টন থেকে র্যান্ডম মান আউটপুট।
tensorflow:: ops:: পার্স উদাহরণ	মস্তিষ্কের একটি ভেক্টরকে রূপান্তরিত করে। উদাহরণ প্রোটো (স্ট্রিং হিসাবে) টাইপ করা টেনসরে।
tensorflow:: ops:: ParseSequenceExample	মস্তিষ্কের একটি ভেক্টরকে রূপান্তরিত করে। অনুক্রম উদাহরণ প্রোটো (স্ট্রিং হিসাবে) টাইপ করা টেনসরে।
tensorflow:: ops:: ParseSingleExample	একটি tf.Example প্রোটোকে (স্ট্রিং হিসাবে) টাইপ করা টেনসরে রূপান্তরিত করে।
tensorflow:: ops:: ParseSingleSequenceExample	একটি স্কেলার মস্তিষ্ক রূপান্তরিত করে। টাইপ করা টেনসরে সিকোয়েন্স উদাহরণ প্রোটো (স্ট্রিং হিসাবে)।
tensorflow:: ops:: ParseTensor	একটি সিরিয়ালাইজড টেনসরফ্লো। টেনসরপ্রোটো প্রোটোকে টেনসরে রূপান্তরিত করে।
tensorflow:: ops:: স্থানধারক	একটি মানের জন্য একটি স্থানধারক অপশন যা গণনার মধ্যে দেওয়া হবে।
tensorflow:: ops:: PlaceholderWithDefault	একটি স্থানধারক অপ যা `input` দিয়ে যায় যখন তার আউটপুট খাওয়ানো হয় না।
tensorflow:: ops:: Polygamma	পলিগামা ফাংশন গণনা করুন \(^{(n)}(x)\).
tensorflow:: ops:: Pow	একটি মানের সাথে অন্য মানের শক্তি গণনা করে।
tensorflow:: ops:: PreventGradient	একটি আইডেন্টিটি অপ যা একটি ত্রুটি ট্রিগার করে যদি একটি গ্রেডিয়েন্টের অনুরোধ করা হয়৷
tensorflow:: ops:: প্রিন্ট	টেনসরের একটি তালিকা প্রিন্ট করে।
tensorflow:: ops:: PrintV2	একটি স্ট্রিং স্কেলার প্রিন্ট করে।
tensorflow:: ops:: PriorityQueue	একটি সারি যা প্রথম উপাদানের মান অনুসারে সাজানো উপাদান তৈরি করে।
tensorflow:: ops:: Prod	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির গুণফল গণনা করে।
tensorflow:: ops:: QuantizeAndDequantizeV2	quantizes তারপর একটি tensor dequantizes.
tensorflow:: ops:: QuantizeAndDequantizeV3	quantizes তারপর একটি tensor dequantizes.
tensorflow:: ops:: QuantizeDownAndShrinkRange	কোয়ান্টাইজড 'ইনপুট' টেনসরকে একটি নিম্ন-নির্ভুলতা 'আউটপুট'-এ রূপান্তর করুন, ব্যবহার করে।
tensorflow:: ops:: QuantizeV2	টাইপ ফ্লোটের 'ইনপুট' টেনসরকে 'T' টাইপের 'আউটপুট' টেনসরে পরিমাপ করুন।
tensorflow:: ops:: QuantizedAdd	কোয়ান্টাইজড বাফারে কাজ করে x + y উপাদান-ভিত্তিক রিটার্ন করে।
tensorflow:: ops:: QuantizedAvgPool	কোয়ান্টাইজড প্রকারের জন্য ইনপুট টেনসরের গড় পুল তৈরি করে।
tensorflow:: ops:: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization	কোয়ান্টাইজড ব্যাচ স্বাভাবিককরণ।
tensorflow:: ops:: QuantizedBiasAdd	কোয়ান্টাইজড প্রকারের জন্য টেনসর 'ইনপুট'-এ টেনসর 'পক্ষপাত' যোগ করে।
tensorflow:: ops:: QuantizedConcat	এক মাত্রা বরাবর কোয়ান্টাইজড টেনসর সংযুক্ত করে।
tensorflow:: ops:: QuantizedConv2D	কোয়ান্টাইজড 4D ইনপুট এবং ফিল্টার টেনসর দেওয়া একটি 2D কনভোলিউশন গণনা করে।
tensorflow:: ops:: QuantizedInstanceNorm	কোয়ান্টাইজড ইনস্ট্যান্স স্বাভাবিকীকরণ।
tensorflow:: ops:: QuantizedMatMul	ম্যাট্রিক্স `b` দ্বারা `a` এর একটি পরিমাপযুক্ত ম্যাট্রিক্স গুণন সম্পাদন করুন।
tensorflow:: ops:: QuantizedMaxPool	কোয়ান্টাইজড প্রকারের জন্য ইনপুট টেনসরের সর্বোচ্চ পুল তৈরি করে।
tensorflow:: ops:: QuantizedMul	কোয়ান্টাইজড বাফারগুলিতে কাজ করে x * y উপাদান-ভিত্তিক রিটার্ন করে।
tensorflow:: ops:: QuantizedRelu	কম্পিউট কোয়ান্টাইজড রেকটিফাইড লিনিয়ার: `max(features, 0)`
tensorflow:: ops:: QuantizedRelu6	কম্পিউট কোয়ান্টাইজড রেকটিফাইড লিনিয়ার 6: `min(max(features, 0), 6)`
tensorflow:: ops:: QuantizedReluX	কোয়ান্টাইজড রেক্টিফায়েড লিনিয়ার X গণনা করে: `min(max(features, 0), max_value)`
tensorflow:: ops:: QuantizedResizeBilinear	কোয়ান্টাইজড বাইলিনিয়ার ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করে কোয়ান্টাইজড `images` `size` পরিবর্তন করুন।
tensorflow:: ops:: QueueClose	প্রদত্ত সারি বন্ধ করে।
tensorflow:: ops:: QueueDequeue	প্রদত্ত সারি থেকে এক বা একাধিক টেনসরের টিপল ডিকিউ করে।
tensorflow:: ops:: QueueDequeueMany	প্রদত্ত সারি থেকে এক বা একাধিক টেনসরের ডিকিউ `n` টিপল।
tensorflow:: ops:: QueueDequeueUpTo	প্রদত্ত সারি থেকে এক বা একাধিক টেনসরের ডিকিউ `n` টিপল।
tensorflow:: ops:: QueueEnqueue	প্রদত্ত সারিতে এক বা একাধিক টেনসরের টিপল সারিবদ্ধ করে।
tensorflow:: ops:: QueueEnqueueMany	প্রদত্ত সারিতে এক বা একাধিক টেনসরের শূন্য বা একাধিক টিপল সারিবদ্ধ করে।
tensorflow:: ops:: QueueIsClosed	সারি বন্ধ থাকলে সত্য ফেরত দেয়।
tensorflow:: ops:: QueueIsClosedV2	সারি বন্ধ থাকলে সত্য ফেরত দেয়।
tensorflow:: ops:: QueueSize	প্রদত্ত সারিতে উপাদানের সংখ্যা গণনা করে।
tensorflow:: ops:: RGBToHSV	এক বা একাধিক ছবিকে RGB থেকে HSV-তে রূপান্তর করে।
tensorflow:: ops:: RandomGamma	আলফা দ্বারা বর্ণিত গামা বন্টন(গুলি) থেকে এলোমেলো মানগুলি আউটপুট করে৷
tensorflow:: ops:: RandomNormal	একটি স্বাভাবিক বন্টন থেকে র্যান্ডম মান আউটপুট।
tensorflow:: ops:: RandomPoissonV2	হার দ্বারা বর্ণিত পয়সন বিতরণ(গুলি) থেকে এলোমেলো মানগুলি আউটপুট করে৷
tensorflow:: ops:: RandomShuffle	এলোমেলোভাবে একটি টেনসরকে তার প্রথম মাত্রা বরাবর পরিবর্তন করে।
tensorflow:: ops:: RandomShuffleQueue	একটি সারি যা উপাদানের ক্রমকে এলোমেলো করে।
tensorflow:: ops:: RandomUniform	একটি অভিন্ন বন্টন থেকে র‍্যান্ডম মান বের করে।
tensorflow:: ops:: RandomUniformInt	একটি অভিন্ন বন্টন থেকে এলোমেলো পূর্ণসংখ্যা বের করে।
tensorflow:: ops:: পরিসীমা	সংখ্যার একটি ক্রম তৈরি করে।
tensorflow:: ops:: ReadFile	ইনপুট ফাইলনামের সম্পূর্ণ বিষয়বস্তু পড়ে এবং আউটপুট করে।
tensorflow:: ops:: ReaderNumRecordsProduced	এই রিডার তৈরি করা রেকর্ডের সংখ্যা প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: ReaderNumWorkUnitsCompleted	এই রিডার প্রক্রিয়াকরণ শেষ করেছে এমন কাজের ইউনিটের সংখ্যা প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: ReaderRead	রিডার দ্বারা উত্পাদিত পরবর্তী রেকর্ড (কী, মান জোড়া) প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: ReaderReadUpTo	রিডার দ্বারা উত্পাদিত `num_records` (কী, মান) জোড়া পর্যন্ত ফেরত দেয়।
tensorflow:: ops:: ReaderReset	একটি পাঠককে তার প্রাথমিক পরিচ্ছন্ন অবস্থায় পুনরুদ্ধার করুন ।
tensorflow:: ops:: ReaderRestoreState	একটি পাঠককে পূর্বে সংরক্ষিত অবস্থায় পুনরুদ্ধার করুন ।
tensorflow:: ops:: ReaderSerializeState	একটি স্ট্রিং টেনসর তৈরি করুন যা একটি পাঠকের অবস্থা এনকোড করে।
tensorflow:: ops:: বাস্তব	একটি জটিল সংখ্যার প্রকৃত অংশ প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: RealDiv	বাস্তব প্রকারের জন্য x/y উপাদান-ভিত্তিক প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: পারস্পরিক	x উপাদান-ভিত্তিক পারস্পরিক গণনা করে।
tensorflow:: ops:: RecordInput	এলোমেলো রেকর্ড নির্গত.
tensorflow:: ops:: ReduceJoin	প্রদত্ত মাত্রা জুড়ে একটি স্ট্রিং টেনসরে যোগদান করে।
tensorflow:: ops:: RefNextIteration	এর ইনপুট পরবর্তী পুনরাবৃত্তির জন্য উপলব্ধ করে।
tensorflow:: ops:: RefSelect	`inputs` `index` তম উপাদানটিকে `output` ফরোয়ার্ড করে।
tensorflow:: ops:: RefSwitch	রেফ টেনসর `data` `pred` দ্বারা নির্ধারিত আউটপুট পোর্টে ফরোয়ার্ড করে।
tensorflow:: ops:: RegexFullMatch	ইনপুট রেজেক্স প্যাটার্নের সাথে মেলে কিনা তা পরীক্ষা করুন।
tensorflow:: ops:: RegexReplace	`input` `pattern` রেগুলার এক্সপ্রেশনের মিলগুলিকে `rewrite` প্রদত্ত প্রতিস্থাপন স্ট্রিং দিয়ে প্রতিস্থাপন করে।
tensorflow:: ops:: Relu	সংশোধিত রৈখিক গণনা করে: `max(features, 0)` ।
tensorflow:: ops:: Relu6	সংশোধিত রৈখিক 6 গণনা করে: `min(max(features, 0), 6)` ।
tensorflow:: ops:: RequantizationRange	একটি পরিসীমা গণনা করে যা একটি পরিমাপযুক্ত টেনসরে উপস্থিত প্রকৃত মানগুলিকে কভার করে৷
tensorflow:: ops:: requantize	কোয়ান্টাইজড `input` টেনসরকে নিম্ন-নির্ভুল `output` রূপান্তর করে।
tensorflow:: ops:: ResizeArea	এলাকা ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করে `images` `size` পরিবর্তন করুন।
tensorflow:: ops:: ResizeBicubic	বাইকিউবিক ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করে `images` `size` পরিবর্তন করুন।
tensorflow:: ops:: ResizeBilinear	বাইলিনিয়ার ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করে `images` `size` পরিবর্তন করুন।
tensorflow:: ops:: ResizeNearestNeighbor	নিকটতম প্রতিবেশী ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করে `images` `size` পরিবর্তন করুন।
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdadelta	অ্যাডেলটা স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdagrad	অ্যাডগ্রাড স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdagradDA	প্রক্সিমাল অ্যাডাগ্রাড স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdam	অ্যাডাম অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdamWithAmsgrad	অ্যাডাম অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAddSign	AddSign আপডেট অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ResourceApplyCenteredRMSProp	কেন্দ্রীভূত RMSProp অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ResourceApplyFtrl	Ftrl-প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ResourceApplyFtrlV2	Ftrl-প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ResourceApplyGradientDescent	এটি থেকে 'আলফা' * 'ডেল্টা' বিয়োগ করে '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ResourceApplyKerasMomentum	মোমেন্টাম স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ResourceApplyMomentum	মোমেন্টাম স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ResourceApplyPowerSign	AddSign আপডেট অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ResourceApplyProximalAdagrad	অ্যাডাগ্রাড শেখার হার সহ FOBOS অনুযায়ী 'var' এবং 'accum' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ResourceApplyProximalGradientDescent	স্থির শেখার হার সহ FOBOS অ্যালগরিদম হিসাবে '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ResourceApplyRMSProp	RMSProp অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ResourceCountUpTo	ইনক্রিমেন্ট ভেরিয়েবল 'রিসোর্স' দ্বারা নির্দেশিত হয় যতক্ষণ না এটি 'সীমা' এ পৌঁছায়।
tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdAdd	একটি ভেরিয়েবলে স্বতন্ত্র মান বা স্লাইসগুলিতে স্পারস যোগ প্রয়োগ করে।
tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdSub	একটি ভেরিয়েবলের স্বতন্ত্র মান বা স্লাইসে স্পারস বিয়োগ প্রয়োগ করে।
tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdUpdate	একটি প্রদত্ত মধ্যে পৃথক মান বা স্লাইস স্পারস `updates` প্রয়োগ করে।
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdadelta	var: একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত।
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdagrad	adagrad স্কিম অনুযায়ী 'var' এবং 'accum'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdagradDA	প্রক্সিমাল অ্যাডাগ্রাড স্কিম অনুযায়ী 'var' এবং 'accum'-এ এন্ট্রি আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyCenteredRMSProp	কেন্দ্রীভূত RMSProp অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyFtrl	Ftrl-প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '*var'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyFtrlV2	Ftrl-প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '*var'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyKerasMomentum	মোমেন্টাম স্কিম অনুযায়ী 'var' এবং 'accum'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyMomentum	মোমেন্টাম স্কিম অনুযায়ী 'var' এবং 'accum'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyProximalAdagrad	FOBOS অ্যালগরিদম অনুযায়ী 'var' এবং 'accum'-এ স্পারস আপডেট এন্ট্রি।
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyProximalGradientDescent	স্থির শেখার হার সহ FOBOS অ্যালগরিদম হিসাবে স্পারস আপডেট '*var'।
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyRMSProp	RMSProp অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: পুনরুদ্ধার করুন	চেকপয়েন্ট ফাইল থেকে একটি টেনসর পুনরুদ্ধার করে।
tensorflow:: ops:: RestoreSlice	চেকপয়েন্ট ফাইল থেকে একটি টেনসর পুনরুদ্ধার করে।
tensorflow:: ops:: RestoreV2	একটি V2 চেকপয়েন্ট থেকে টেনসর পুনরুদ্ধার করে।
tensorflow:: ops:: Rint	x-এর নিকটতম উপাদান-ভিত্তিক পূর্ণসংখ্যা প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: বৃত্তাকার	একটি টেনসরের মানকে উপাদান-ভিত্তিক, নিকটতম পূর্ণসংখ্যাতে বৃত্তাকার করে।
tensorflow:: ops:: Rsqrt	x উপাদান-ভিত্তিক বর্গমূলের পারস্পরিক গণনা করে।
tensorflow:: ops:: SampleDistortedBoundingBox	একটি চিত্রের জন্য একটি একক এলোমেলোভাবে বিকৃত বাউন্ডিং বাক্স তৈরি করুন৷
tensorflow:: ops:: SampleDistortedBoundingBoxV2	একটি চিত্রের জন্য একটি একক এলোমেলোভাবে বিকৃত বাউন্ডিং বাক্স তৈরি করুন৷
tensorflow:: ops:: সংরক্ষণ করুন	ডিস্কে ইনপুট টেনসর সংরক্ষণ করে।
tensorflow:: ops:: SaveSlices	ডিস্কে ইনপুট টেনসরের স্লাইস সংরক্ষণ করে।
tensorflow:: ops:: SaveV2	V2 চেকপয়েন্ট বিন্যাসে টেনসর সংরক্ষণ করে।
tensorflow:: ops:: ScalarSummary	স্কেলার মান সহ একটি `Summary` প্রোটোকল বাফার আউটপুট করে।
tensorflow:: ops:: ScaleAndTranslate	TODO: ডক যোগ করুন।
tensorflow:: ops:: ScatterAdd	একটি পরিবর্তনশীল রেফারেন্সে স্পার্স আপডেট যোগ করে।
tensorflow:: ops:: ScatterDiv	স্পার্স আপডেট দ্বারা একটি পরিবর্তনশীল রেফারেন্স ভাগ করে।
tensorflow:: ops:: ScatterMax	`max` অপারেশন ব্যবহার করে একটি পরিবর্তনশীল রেফারেন্সে স্পার্স আপডেটগুলি হ্রাস করে।
tensorflow:: ops:: ScatterMin	`min` অপারেশন ব্যবহার করে একটি পরিবর্তনশীল রেফারেন্সে বিক্ষিপ্ত আপডেটগুলি হ্রাস করে।
tensorflow:: ops:: ScatterMul	একটি পরিবর্তনশীল রেফারেন্সে স্পার্স আপডেটগুলিকে গুণ করে।
tensorflow:: ops:: ScatterNdAdd	একটি ভেরিয়েবলে স্বতন্ত্র মান বা স্লাইসগুলিতে স্পারস যোগ প্রয়োগ করে।
tensorflow:: ops:: ScatterNdSub	একটি ভেরিয়েবলের স্বতন্ত্র মান বা স্লাইসে স্পারস বিয়োগ প্রয়োগ করে।
tensorflow:: ops:: ScatterNdUpdate	একটি প্রদত্ত মধ্যে পৃথক মান বা স্লাইস স্পারস `updates` প্রয়োগ করে।
tensorflow:: ops:: ScatterSub	একটি পরিবর্তনশীল রেফারেন্সে স্পার্স আপডেট বিয়োগ করে।
tensorflow:: ops:: ScatterUpdate	একটি পরিবর্তনশীল রেফারেন্সে স্পার্স আপডেট প্রয়োগ করে।
tensorflow:: ops:: SegmentMax	একটি টেনসরের অংশগুলির সাথে সর্বাধিক গণনা করে।
tensorflow:: ops:: SegmentMean	একটি টেনসরের অংশগুলি বরাবর গড় গণনা করে।
tensorflow:: ops:: সেগমেন্টমিন	একটি টেনসরের অংশগুলির সাথে সর্বনিম্ন গণনা করে।
tensorflow:: ops:: SegmentProd	একটি টেনসরের অংশগুলি বরাবর পণ্য গণনা করে।
tensorflow:: ops:: SegmentSum	একটি টেনসরের অংশগুলির সাথে যোগফল গণনা করে।
tensorflow:: ops:: SelectV2	TODO: ডক যোগ করুন।
tensorflow:: ops:: Selu	স্কেল করা সূচকীয় রৈখিক গণনা করে: `scale * alpha * (exp(features) - 1)`
tensorflow:: ops:: SerializeManySparse	একটি `N` -মিনিব্যাচ `SparseTensor` একটি `[N, 3]` `Tensor` অবজেক্টে সিরিয়ালাইজ করুন।
tensorflow:: ops:: SerializeSparse	একটি `SparseTensor` একটি `[3]` `Tensor` বস্তুতে সিরিয়ালাইজ করুন।
tensorflow:: ops:: SerializeTensor	একটি টেনসরকে সিরিয়ালাইজড টেনসরপ্রোটো প্রোটোতে রূপান্তরিত করে।
tensorflow:: ops:: SetDiff1D	সংখ্যা বা স্ট্রিংয়ের দুটি তালিকার মধ্যে পার্থক্য গণনা করে।
tensorflow:: ops:: ShardedFilename	একটি শার্ড ফাইলের নাম তৈরি করুন।
tensorflow:: ops:: ShardedFilespec	একটি গ্লোব প্যাটার্ন তৈরি করুন যা সমস্ত শার্ড ফাইলের নামের সাথে মিলে যায়।
tensorflow:: ops:: Sigmoid	`x` উপাদান-ভিত্তিক সিগমায়েড গণনা করে।
tensorflow:: ops:: সাইন	একটি সংখ্যার চিহ্নের একটি উপাদান-ভিত্তিক ইঙ্গিত প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: পাপ	x মৌল-ভিত্তিক সাইন গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Sinh	x মৌল-ভিত্তিক হাইপারবোলিক সাইন গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Softmax	সফটম্যাক্স অ্যাক্টিভেশন গণনা করে।
tensorflow:: ops:: SoftmaxCrossEntropyWithLogits	সফটম্যাক্স ক্রস এনট্রপি খরচ এবং গ্রেডিয়েন্ট ব্যাকপ্রোপেগেট করতে গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Softplus	কম্পিউটস সফটপ্লাস: `log(exp(features) + 1)` ।
tensorflow:: ops:: Softsign	কম্পিউটস সফ্টসাইন: `features / (abs(features) + 1)` ।
tensorflow:: ops:: SparseAccumulatorApplyGradient	একটি প্রদত্ত সঞ্চয়কারীতে একটি স্পার্স গ্রেডিয়েন্ট প্রয়োগ করে।
tensorflow:: ops:: SparseAccumulatorTakeGradient	একটি স্পার্স কন্ডিশনাল অ্যাকুমুলেটরে গড় স্পার্স গ্রেডিয়েন্ট বের করে।
tensorflow:: ops:: SparseAdd	আরেকটি `SparseTensor` তৈরি করতে দুটি `SparseTensor` বস্তু যোগ করে।
tensorflow:: ops:: SparseAddGrad	SparseAdd অপের জন্য গ্রেডিয়েন্ট অপারেটর।
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdadelta	var: একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত।
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagrad	adagrad স্কিম অনুযায়ী 'var' এবং 'accum'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagradDA	প্রক্সিমাল অ্যাডাগ্রাড স্কিম অনুযায়ী 'var' এবং 'accum'-এ এন্ট্রি আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: SparseApplyCenteredRMSProp	কেন্দ্রীভূত RMSProp অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrl	Ftrl-প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '*var'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrlV2	Ftrl-প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '*var'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: SparseApplyMomentum	মোমেন্টাম স্কিম অনুযায়ী 'var' এবং 'accum'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: SparseApplyProximalAdagrad	FOBOS অ্যালগরিদম অনুযায়ী 'var' এবং 'accum'-এ স্পারস আপডেট এন্ট্রি।
tensorflow:: ops:: SparseApplyProximalGradientDescent	স্থির শেখার হার সহ FOBOS অ্যালগরিদম হিসাবে স্পারস আপডেট '*var'।
tensorflow:: ops:: SparseApplyRMSProp	RMSProp অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
tensorflow:: ops:: SparseConcat	নির্দিষ্ট মাত্রা বরাবর `SparseTensor` এর একটি তালিকা সংযুক্ত করে।
tensorflow:: ops:: SparseConditional Accumulator	স্পার্স গ্রেডিয়েন্ট সমষ্টির জন্য একটি শর্তসাপেক্ষ সঞ্চয়কারী।
tensorflow:: ops:: SparseCross	স্পার্স এবং ঘন টেনসরের তালিকা থেকে স্পার্স ক্রস তৈরি করে।
tensorflow:: ops:: SparseDenseCwiseAdd	এই বিশেষ নিয়মগুলি ব্যবহার করে একটি SparseTensor এবং একটি ঘন Tensor যোগ করে:
tensorflow:: ops:: SparseDenseCwiseDiv	কম্পোনেন্ট-ভিত্তিক একটি স্পারসটেনসরকে একটি ঘন টেনসর দ্বারা ভাগ করে।
tensorflow:: ops:: SparseDenseCwiseMul	কম্পোনেন্ট-ভিত্তিক একটি স্পার্স টেনসরকে একটি ঘন টেনসর দ্বারা গুণ করে।
tensorflow:: ops:: SparseFillEmptyRows	একটি ডিফল্ট মান সহ ইনপুট 2-ডি `SparseTensor` খালি সারিগুলি পূরণ করে৷
tensorflow:: ops:: SparseFillEmptyRowsGrad	SparseFillEmptyRows এর গ্রেডিয়েন্ট।
tensorflow:: ops:: SparseMatMul	ম্যাট্রিক্স "a" কে ম্যাট্রিক্স "b" দ্বারা গুণ করুন ।
tensorflow:: ops:: SparseReduceMax	একটি SparseTensor এর মাত্রা জুড়ে উপাদানের সর্বোচ্চ গণনা করে।
tensorflow:: ops:: SparseReduceMaxSparse	একটি SparseTensor এর মাত্রা জুড়ে উপাদানের সর্বোচ্চ গণনা করে।
tensorflow:: ops:: SparseReduceSum	একটি SparseTensor এর মাত্রা জুড়ে উপাদানের যোগফল গণনা করে।
tensorflow:: ops:: SparseReduceSumSparse	একটি SparseTensor এর মাত্রা জুড়ে উপাদানের যোগফল গণনা করে।
tensorflow:: ops:: SparseReorder	একটি SparseTensor কে ক্যানোনিকাল, সারি-মেজর ক্রমানুসারে পুনরায় সাজায়।
tensorflow:: ops:: SparseReshape	একটি নতুন ঘন আকৃতিতে মানগুলি উপস্থাপন করতে একটি স্পারসটেনসরকে পুনরায় আকার দেয়৷
tensorflow:: ops:: SparseSegmentMean	একটি টেনসরের স্পার্স সেগমেন্ট বরাবর গড় গণনা করে।
tensorflow:: ops:: SparseSegmentMeanGrad	SparseSegmentMean- এর জন্য গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
tensorflow:: ops:: SparseSegmentMeanWithNumSegments	একটি টেনসরের স্পার্স সেগমেন্ট বরাবর গড় গণনা করে।
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSqrtN	N এর sqrt দ্বারা বিভক্ত একটি টেনসরের স্পার্স সেগমেন্টের সাথে যোগফল গণনা করে।
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSqrtNGrad	SparseSegmentSqrtN এর জন্য গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSqrtNWithNumSegments	N এর sqrt দ্বারা বিভক্ত একটি টেনসরের স্পার্স সেগমেন্টের সাথে যোগফল গণনা করে।
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSum	একটি টেনসরের স্পার্স সেগমেন্টের সাথে যোগফল গণনা করে।
tensorflow:: ops:: SparseSegmentSumWithNumSegments	একটি টেনসরের স্পার্স সেগমেন্টের সাথে যোগফল গণনা করে।
tensorflow:: ops:: SparseSlice	`start` এবং `size` উপর ভিত্তি করে একটি `SparseTensor` স্লাইস করুন।
tensorflow:: ops:: SparseSliceGrad	SparseSlice অপের জন্য গ্রেডিয়েন্ট অপারেটর।
tensorflow:: ops:: SparseSoftmax	একটি ব্যাচ করা ND `SparseTensor` এ softmax প্রয়োগ করে।
tensorflow:: ops:: SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits	সফটম্যাক্স ক্রস এনট্রপি খরচ এবং গ্রেডিয়েন্ট ব্যাকপ্রোপেগেট করতে গণনা করে।
tensorflow:: ops:: SparseSparseMaximum	দুটি স্পারসটেনসরের উপাদান-ভিত্তিক সর্বোচ্চ প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: SparseSparseMinimum	দুটি SparseTensors-এর উপাদান-ভিত্তিক মিনিট দেখায়।
tensorflow:: ops:: SparseSplit	একটি `SparseTensor` একটি মাত্রা বরাবর `num_split` টেনসরে বিভক্ত করুন।
tensorflow:: ops:: SparseTensorDenseAdd	একটি `SparseTensor` এবং একটি ঘন `Tensor` যোগ করে, একটি ঘন `Tensor` তৈরি করে।
tensorflow:: ops:: SparseTensorDenseMatMul	SparseTensor (র্যাঙ্ক 2 এর) "A" কে ঘন ম্যাট্রিক্স "B" দ্বারা গুণ করুন ।
tensorflow:: ops:: Sqrt	x উপাদান-ভিত্তিক বর্গমূল গণনা করে।
tensorflow:: ops:: বর্গক্ষেত্র	x উপাদান-ভিত্তিক বর্গ গণনা করে।
tensorflow:: ops:: SquaredDifference	(x - y)(x - y) উপাদান-ভিত্তিক রিটার্ন।
tensorflow:: ops:: স্ট্যাক	`N` র‌্যাঙ্ক- `R` টেনসরগুলির একটি তালিকা প্যাক করে এক র‌্যাঙ্ক- `(R+1)` টেনসরে।
tensorflow:: ops:: মঞ্চ	একটি লাইটওয়েট Enqueue অনুরূপ পর্যায় মান.
tensorflow:: ops:: StageClear	অপ অন্তর্নিহিত পাত্রে সমস্ত উপাদান সরিয়ে দেয়।
tensorflow:: ops:: StagePeek	Op নির্দিষ্ট সূচকের মানগুলিতে উঁকি দেয়।
tensorflow:: ops:: স্টেজ সাইজ	Op অন্তর্নিহিত পাত্রে উপাদানের সংখ্যা প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: StringFormat	টেনসরের একটি তালিকা ব্যবহার করে একটি স্ট্রিং টেমপ্লেট ফর্ম্যাট করে।
tensorflow:: ops:: StringJoin	স্ট্রিং টেনসরের প্রদত্ত তালিকার স্ট্রিংগুলিকে একটি টেনসরে যোগ করে;
tensorflow:: ops:: StringLength	`input` স্ট্রিং দৈর্ঘ্য।
tensorflow:: ops:: StringLower	TODO: ডক যোগ করুন।
tensorflow:: ops:: StringNGrams	রাগড স্ট্রিং ডেটা থেকে এনগ্রাম তৈরি করে।
tensorflow:: ops:: StringSplit	`delimiter` উপর ভিত্তি করে `input` উপাদানগুলিকে `SparseTensor` বিভক্ত করুন।
tensorflow:: ops:: StringSplitV2	একটি `SparseTensor` এ `sep` উপর ভিত্তি করে `source` উপাদানগুলিকে বিভক্ত করুন।
tensorflow:: ops:: StringStrip	টেনসর থেকে অগ্রবর্তী এবং পিছনের হোয়াইটস্পেসগুলি ছিনিয়ে নিন।
tensorflow:: ops:: StringToHashBucket	ইনপুট টেনসরের প্রতিটি স্ট্রিংকে তার হ্যাশ মোডে বেশ কয়েকটি বালতি দ্বারা রূপান্তরিত করে।
tensorflow:: ops:: StringToHashBucketFast	ইনপুট টেনসরের প্রতিটি স্ট্রিংকে তার হ্যাশ মোডে বেশ কয়েকটি বালতি দ্বারা রূপান্তরিত করে।
tensorflow:: ops:: StringToHashBucketStrong	ইনপুট টেনসরের প্রতিটি স্ট্রিংকে তার হ্যাশ মোডে বেশ কয়েকটি বালতি দ্বারা রূপান্তরিত করে।
tensorflow:: ops:: StringToNumber	ইনপুট টেনসরের প্রতিটি স্ট্রিংকে নির্দিষ্ট সাংখ্যিক প্রকারে রূপান্তর করে।
tensorflow:: ops:: StringUpper	TODO: ডক যোগ করুন।
tensorflow:: ops:: Substr	`Tensor` অফ স্ট্রিং থেকে সাবস্ট্রিং রিটার্ন করুন।
tensorflow:: ops:: বিয়োগ করুন	x - y উপাদান অনুসারে প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: যোগফল	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানের যোগফল গণনা করে।
tensorflow:: ops:: সুইচ	`pred` দ্বারা নির্ধারিত আউটপুট পোর্টে `data` ফরওয়ার্ড করে।
tensorflow:: ops:: TFRecordReader	একটি পাঠক যা একটি টেনসরফ্লো রেকর্ডস ফাইল থেকে রেকর্ড আউটপুট করে।
tensorflow:: ops:: TakeManySparseFromTensorsMap	একটি স্পার্স উপস্থাপনাকে ঘন টেনসরে রূপান্তরিত করে।
tensorflow:: ops:: Tan	x উপাদান-ভিত্তিক ট্যান গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Tanh	`x` মৌল-ভিত্তিক হাইপারবোলিক ট্যানজেন্ট গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Temporary Variable	একটি টেনসর প্রদান করে যা পরিবর্তিত হতে পারে, কিন্তু শুধুমাত্র একটি একক ধাপে টিকে থাকে।
tensorflow:: ops:: TensorArray	প্রদত্ত আকারের টেনসরের একটি অ্যারে।
tensorflow:: ops:: TensorArrayClose	এর রিসোর্স কন্টেইনার থেকে TensorArray মুছুন।
tensorflow:: ops:: TensorArrayConcat	TensorArray থেকে উপাদানগুলিকে মান `value` মধ্যে সংযুক্ত করুন ।
tensorflow:: ops:: TensorArrayGather	আউটপুট `value` মধ্যে TensorArray থেকে নির্দিষ্ট উপাদান সংগ্রহ করুন ।
tensorflow:: ops:: TensorArrayGrad	প্রদত্ত হ্যান্ডেলে মানগুলির গ্রেডিয়েন্টগুলি সংরক্ষণ করার জন্য একটি টেনসরঅ্যারে তৈরি করে।
tensorflow:: ops:: TensorArrayGradWithShape	প্রদত্ত হ্যান্ডেলে মানগুলির একাধিক গ্রেডিয়েন্ট সংরক্ষণ করার জন্য একটি TensorArray তৈরি করে।
tensorflow:: ops:: TensorArrayRead	আউটপুট `value` মধ্যে TensorArray থেকে একটি উপাদান পড়ুন।
tensorflow:: ops:: TensorArrayScatter	ইনপুট মান থেকে নির্দিষ্ট TensorArray উপাদানগুলিতে ডেটা ছড়িয়ে দিন।
tensorflow:: ops:: TensorArraySize	TensorArray এর বর্তমান আকার পান।
tensorflow:: ops:: TensorArraySplit	ইনপুট মান থেকে TensorArray উপাদানে ডেটা বিভক্ত করুন।
tensorflow:: ops:: TensorArrayWrite	টেনসর_অ্যারেতে একটি উপাদান পুশ করুন।
tensorflow:: ops:: TensorSummary	একটি টেনসর সহ একটি `Summary` প্রোটোকল বাফার আউটপুট করে।
tensorflow:: ops:: TensorSummaryV2	একটি টেনসর এবং প্রতি-প্লাগইন ডেটা সহ একটি `Summary` প্রোটোকল বাফার আউটপুট করে।
tensorflow:: ops:: TextLineReader	একটি পাঠক যা ' দ্বারা সীমাবদ্ধ একটি ফাইলের লাইন আউটপুট করে '
tensorflow:: ops:: টাইমস্ট্যাম্প	সেকেন্ডে যুগ থেকে সময় প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: TopK	শেষ মাত্রার জন্য `k` বৃহত্তম উপাদানগুলির মান এবং সূচকগুলি খুঁজে বের করে।
tensorflow:: ops:: TruncateDiv	পূর্ণসংখ্যার প্রকারের জন্য x / y উপাদান-ভিত্তিক প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: TruncateMod	ভাগের উপাদান অনুযায়ী অবশিষ্টাংশ প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: কাটা স্বাভাবিক	একটি কাটা স্বাভাবিক বন্টন থেকে র্যান্ডম মান আউটপুট।
tensorflow:: ops:: UnicodeScript	ইউনিকোড পূর্ণসংখ্যা কোড পয়েন্টের একটি প্রদত্ত টেনসরের স্ক্রিপ্ট কোডগুলি নির্ধারণ করুন।
tensorflow:: ops:: UnicodeTranscode	একটি উৎস এনকোডিং থেকে একটি গন্তব্য এনকোডিং এ ইনপুট পাঠ্য ট্রান্সকোড করুন।
tensorflow:: ops:: UniformCandidateSampler	ইউনিফর্ম ডিস্ট্রিবিউশন সহ প্রার্থীর নমুনা নেওয়ার জন্য লেবেল তৈরি করে।
tensorflow:: ops:: UnsortedSegmentJoin	`segment_ids` এর উপর ভিত্তি করে `inputs` উপাদানগুলিতে যোগদান করে।
tensorflow:: ops:: UnsortedSegmentMax	একটি টেনসরের অংশগুলির সাথে সর্বাধিক গণনা করে।
tensorflow:: ops:: UnsortedSegmentMin	একটি টেনসরের অংশগুলির সাথে সর্বনিম্ন গণনা করে।
tensorflow:: ops:: UnsortedSegmentProd	একটি টেনসরের অংশগুলি বরাবর পণ্য গণনা করে।
tensorflow:: ops:: UnsortedSegmentSum	একটি টেনসরের অংশগুলির সাথে যোগফল গণনা করে।
tensorflow:: ops:: Unstage	অপ একটি লাইটওয়েট Dequeue অনুরূপ.
tensorflow:: ops:: পরিবর্তনশীল	স্টেটকে টেনসরের আকারে ধরে রাখে যা ধাপে ধাপে টিকে থাকে।
tensorflow:: ops:: কোথায়	Reshape op অনুযায়ী একটি quantized tensor reshape করে।
tensorflow:: ops:: Where3	`condition` উপর নির্ভর করে `x` বা `y` থেকে উপাদান নির্বাচন করে।
tensorflow:: ops:: WholeFileReader	একটি রিডার যা একটি ফাইলের সম্পূর্ণ বিষয়বস্তুকে একটি মান হিসাবে আউটপুট করে।
tensorflow:: ops:: WriteFile	ইনপুট ফাইলনামে ফাইলের বিষয়বস্তু লেখে।
tensorflow:: ops:: Xdivy	x == 0 হলে 0, এবং x/y অন্যথায়, উপাদান অনুসারে।
tensorflow:: ops:: Xlogy	x == 0 হলে 0 এবং x * log(y) অন্যথায়, elementwise প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: ZerosLike	x এর মতো একই আকার এবং টাইপ সহ শূন্যের একটি টেনসর প্রদান করে।
tensorflow:: ops:: Zeta	Hurwitz zeta ফাংশন গণনা \((x, q)\).

Typedefs

মুল

Multiply Mul

নেগ

Negate Neg

সব কমিয়ে দিন

All ReduceAll

যেকোনও হ্রাস করুন

Any ReduceAny

ReduceMax

Max ReduceMax

ReduceMean

Mean ReduceMean

ReduceMin

Min ReduceMin

পণ্য হ্রাস করুন

Prod ReduceProd

যোগফল হ্রাস করুন

Sum ReduceSum

উপ

Subtract Sub

ফাংশন

AsNodeOut

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

AsNodeOutList

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

অডিও সারাংশ

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

অডিও সারাংশ

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

খারাপ রঙ

TF_MUST_USE_RESULT Attrs BadColor(
  const TensorProto & x
)

অ-সীমাবদ্ধ মান সহ পিক্সেলের জন্য ব্যবহার করার জন্য রঙ।

টেনসরে ডিফল্ট

কন্সট

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

কন্সট

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

কন্সট

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

ConstFromProto

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

ছবির সংক্ষিপ্তসার

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

ছবির সংক্ষিপ্তসার

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

সর্বোচ্চ চিত্র

Attrs MaxImages(
  int64 x
)

ম্যাক্সআউটপুট

Attrs MaxOutputs(
  int64 x
)

নোড

::tensorflow::Node * node() const

পরিসীমা

image **If max_images is greater the summary value tags are *generated sequentially as *tag *tag etc **The bad_color argument is the color to use in the generated images for *non finite input values It is a uint8 D tensor of length channels *Each element must be in the range(
  It represents the value of a *pixel in the output image
).Non-finite values in the input tensor are *replaced by this tensor in the output image.The default value is the color *red.**Arguments

ছবি তৈরি করার জন্য ব্যাচ উপাদানের সর্বাধিক সংখ্যা।

ডিফল্ট 3

টেনসরফ্লো :: অপস

সারাংশ

Typedefs

ফাংশন

ক্লাস

Typedefs

মুল

নেগ

সব কমিয়ে দিন

যেকোনও হ্রাস করুন

ReduceMax

ReduceMean

ReduceMin

পণ্য হ্রাস করুন

যোগফল হ্রাস করুন

উপ

ফাংশন

AsNodeOut

AsNodeOutList

অডিও সারাংশ

অডিও সারাংশ

খারাপ রঙ

কন্সট

কন্সট

কন্সট

ConstFromProto

ছবির সংক্ষিপ্তসার

ছবির সংক্ষিপ্তসার

সর্বোচ্চ চিত্র

ম্যাক্সআউটপুট

নোড

পরিসীমা