TensorFlow C++ 참조

array_ops

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텐서플로우::ops::BatchToSpace T 유형의 4차원 텐서에 대한 BatchToSpace.
텐서플로우::ops::BatchToSpaceND T 유형의 ND 텐서에 대한 BatchToSpace .
텐서플로우::ops::비트캐스트 데이터를 복사하지 않고 한 유형에서 다른 유형으로 텐서를 비트캐스트합니다.
텐서플로우::ops::BroadcastDynamicShape 브로드캐스트를 사용하여 s0 op s1의 모양을 반환합니다.
텐서플로우::ops::BroadcastTo 호환 가능한 모양에 대한 배열을 브로드캐스트합니다.
텐서플로우::ops::CheckNumerics NaN 및 Inf 값에 대한 텐서를 확인합니다.
텐서플로우::ops::Concat 한 차원을 따라 텐서를 연결합니다.
텐서플로우::ops::ConjugateTranspose 순열에 따라 x의 차원을 섞고 결과를 켤레화합니다.
텐서플로우::ops::DebugGradientIdentity 그래디언트 디버깅을 위한 ID 작업입니다.
텐서플로우::ops::DebugGradientRefIdentity 그래디언트 디버깅을 위한 ID 작업입니다.
텐서플로우::ops::DeepCopy x 의 복사본을 만듭니다.
텐서플로우::ops::DepthToSpace T 유형의 텐서에 대한 DepthToSpace .
텐서플로우::ops::역양자화 '입력' 텐서를 float Tensor 로 역양자화합니다 .
텐서플로우::ops::진단 주어진 대각선 값을 가진 대각선 텐서를 반환합니다.
텐서플로우::ops::DiagPart 텐서의 대각선 부분을 반환합니다.
텐서플로우::ops::EditDistance (정규화된) Levenshtein Edit Distance를 계산합니다.
텐서플로우::ops::비어 있음 주어진 모양으로 텐서를 생성합니다.
텐서플로우::ops::EnsureShape 텐서의 모양이 예상되는 모양과 일치하는지 확인합니다.
텐서플로우::ops::ExpandDims 텐서의 모양에 1차원을 삽입합니다.
텐서플로우::ops::ExtractImagePatches images 에서 patches 추출하여 "깊이" 출력 차원에 넣습니다.
텐서플로우::ops::ExtractVolumePatches input 에서 patches 추출하여 "깊이" 출력 차원에 넣습니다.
텐서플로우::ops::FakeQuantWithMinMaxArgs '입력' 텐서를 가짜 양자화하고, 동일한 유형의 '출력' 텐서에 float를 입력합니다.
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxArgsGradient FakeQuantWithMinMaxArgs 작업에 대한 기울기를 계산합니다.
텐서플로우::ops::FakeQuantWithMinMaxVars 전역 float 스칼라 min 통해 float 유형의 '입력' 텐서를 가짜 양자화합니다.
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsGradient FakeQuantWithMinMaxVars 작업에 대한 기울기를 계산합니다.
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel float 유형의 '입력' 텐서와 다음 모양 중 하나를 가짜 양자화합니다: [d] ,.
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel 작업에 대한 기울기를 계산합니다.
텐서플로우::ops::채우기 스칼라 값으로 채워진 텐서를 생성합니다.
텐서플로우::ops::지문 지문 값을 생성합니다.
텐서플로우::ops::수집 indices 에 따라 params 에서 조각을 수집합니다 .
텐서플로우::ops::GatherNd params 의 조각을 indices 로 지정된 모양의 Tensor 로 수집합니다 .
텐서플로우::ops::GatherV2 indices 에 따라 params 축 axis 에서 슬라이스를 수집합니다 .
텐서플로우::ops::GuaranteeConst 입력 텐서가 상수임을 TF 런타임에 보장합니다.
텐서플로우::ops::ID 입력 텐서 또는 값과 모양과 내용이 동일한 텐서를 반환합니다.
텐서플로우::ops::IDN 입력과 모양 및 내용이 동일한 텐서 목록을 반환합니다.
텐서플로우::ops::ImmutableConst 메모리 영역에서 불변 텐서를 반환합니다.
텐서플로우::ops::InplaceAdd x의 지정된 행에 v를 추가합니다.
텐서플로우::ops::InplaceSub x 의 지정된 행에서 v 뺍니다.
텐서플로우::ops::InplaceUpdate v 의 값으로 지정된 행을 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::InvertPermutation 텐서의 역순열을 계산합니다.
텐서플로우::ops::MatrixBandPart 각 가장 안쪽 행렬의 중앙 밴드 외부에 있는 모든 항목을 설정하는 텐서를 복사합니다.
텐서플로우::ops::MatrixDiag 주어진 배치 대각선 값을 갖는 배치 대각선 텐서를 반환합니다.
텐서플로우::ops::MatrixDiagPart 배치 텐서의 배치 대각선 부분을 반환합니다.
텐서플로우::ops::MatrixDiagPartV2 배치 텐서의 배치 대각선 부분을 반환합니다.
텐서플로우::ops::MatrixDiagV2 주어진 배치 대각선 값을 갖는 배치 대각선 텐서를 반환합니다.
텐서플로우::ops::MatrixSetDiag 새로운 배치 대각선 값을 갖는 배치 행렬 텐서를 반환합니다.
텐서플로우::ops::MatrixSetDiagV2 새로운 배치 대각선 값을 갖는 배치 행렬 텐서를 반환합니다.
텐서플로우::ops::미러패드 미러링된 값으로 텐서를 채웁니다.
텐서플로우::ops::OneHot 원-핫 텐서를 반환합니다.
텐서플로우::ops::OnesLike x와 모양과 유형이 동일한 텐서를 반환합니다.
텐서플로우::ops::패드 텐서를 0으로 채웁니다.
텐서플로우::ops::PadV2 텐서를 채웁니다.
텐서플로우::ops::ParallelConcat 첫 번째 차원을 따라 N 개의 텐서 목록을 연결합니다.
텐서플로우::ops::자리표시자 계산에 입력될 값에 대한 자리 표시자 작업입니다.
텐서플로우::ops::PlaceholderWithDefault 출력이 공급되지 않을 때 input 통과하는 자리 표시자 작업입니다.
텐서플로우::ops::PreventGradient 그라데이션이 요청되면 오류를 트리거하는 ID 작업입니다.
텐서플로우::ops::QuantizeAndDeQuantizeV2 텐서를 양자화한 다음 역양자화합니다.
텐서플로우::ops::QuantizeAndDeQuantizeV3 텐서를 양자화한 다음 역양자화합니다.
텐서플로우::ops::QuantizeV2 float 유형의 '입력' 텐서를 'T' 유형의 '출력' 텐서로 양자화합니다.
텐서플로우::ops::QuantizedConcat 한 차원을 따라 양자화된 텐서를 연결합니다.
텐서플로우::ops::QuantizedInstanceNorm 양자화된 인스턴스 정규화.
텐서플로우::ops::SetDiff1D 두 숫자 또는 문자열 목록 간의 차이를 계산합니다.
텐서플로우::ops::스택 N 순위 R 텐서 목록을 하나의 순위 (R+1) 텐서로 압축합니다.
텐서플로우::ops::어디 Reshape 작업에 따라 양자화된 텐서를 재구성합니다.
텐서플로우::ops::ZerosLike x와 모양과 유형이 동일한 0의 텐서를 반환합니다.

Candidate_sampling_ops

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텐서플로우::ops::AllCandidateSampler 학습된 유니그램 분포를 사용하여 후보 샘플링에 대한 레이블을 생성합니다.
텐서플로우::ops::ComputeAccidentalHits true_labels와 일치하는 samplingd_candidates의 위치 ID를 계산합니다.
tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler 학습된 유니그램 분포를 사용하여 후보 샘플링에 대한 레이블을 생성합니다.
tensorflow::ops::LearnedUnigramCandidateSampler 학습된 유니그램 분포를 사용하여 후보 샘플링에 대한 레이블을 생성합니다.
tensorflow::ops::LogUniformCandidateSampler 로그 균일 분포를 사용하여 후보 샘플링에 대한 레이블을 생성합니다.
tensorflow::ops::UniformCandidateSampler 균일한 분포를 사용하여 후보 샘플링에 대한 레이블을 생성합니다.

control_flow_ops

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텐서플로우::ops::중단 호출 시 프로세스를 중단하려면 예외를 발생시킵니다.
텐서플로우::ops::ControlTrigger 아무것도 하지 않습니다.
텐서플로우::ops::LoopCond 입력을 출력으로 전달합니다.
텐서플로우::ops::병합 사용 가능한 텐서의 값을 inputs 에서 output 으로 전달합니다.
텐서플로우::ops::NextIteration 다음 반복에서 해당 입력을 사용할 수 있도록 합니다.
텐서플로우::ops::RefNextIteration 다음 반복에서 해당 입력을 사용할 수 있도록 합니다.
텐서플로우::ops::RefSelect inputs 의 index 번째 요소를 output 으로 전달합니다.
텐서플로우::ops::RefSwitch 참조 텐서 data pred 에 의해 결정된 출력 포트로 전달합니다.
텐서플로우::ops::스위치 pred 에 의해 결정된 출력 포트로 data 전달합니다.

핵심

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텐서플로우::클라이언트세션 ClientSession 객체를 사용하면 호출자가 C++ API로 구성된 TensorFlow 그래프를 평가할 수 있습니다.
텐서플로우::입력 Operation 의 피연산자로 사용할 수 있는 텐서 값을 나타냅니다.
텐서플로우::입력목록 텐서 목록이 필요한 작업에 대한 입력을 나타내는 유형입니다.
텐서플로우::작업 계산 그래프의 노드를 나타냅니다.
텐서플로우::출력 Operation 에 의해 생성된 텐서 값을 나타냅니다.
텐서플로우::범위 Scope 객체는 일반 이름 접두사와 같은 속성이 동일한 관련 TensorFlow 작업 집합을 나타냅니다.
텐서플로우::상태 Tensorflow 호출의 성공 또는 실패를 나타냅니다.
텐서플로우::텐서버퍼

data_flow_ops

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텐서플로우::ops::AccumulatorApplyGradient 지정된 누산기에 그라데이션을 적용합니다.
텐서플로우::ops::AccumulatorNumAccumulated 지정된 누산기에서 집계된 그래디언트 수를 반환합니다.
텐서플로우::ops::AccumulatorSetGlobalStep global_step에 대한 새 값으로 누산기를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::AccumulatorTakeGradient 주어진 ConditionalAccumulator 에서 평균 기울기를 추출합니다.
텐서플로우::ops::장벽 다양한 그래프 실행에서 지속되는 장벽을 정의합니다.
텐서플로우::ops::BarrierClose 주어진 장벽을 닫습니다.
텐서플로우::ops::BarrierIncompleteSize 주어진 장벽의 불완전한 요소 수를 계산합니다.
텐서플로우::ops::BarrierInsertMany 각 키에 대해 해당 값을 지정된 구성 요소에 할당합니다.
텐서플로우::ops::BarrierReadySize 주어진 장벽의 완전한 요소 수를 계산합니다.
텐서플로우::ops::BarrierTakeMany 장벽에서 주어진 수의 완성된 요소를 가져옵니다.
텐서플로우::ops::조건부 누산기 그라디언트 집계를 위한 조건부 누산기입니다.
tensorflow::ops::DeleteSessionTensor 세션의 핸들로 지정된 텐서를 삭제합니다.
텐서플로우::ops::DynamicPartition partitions 의 인덱스를 사용하여 data num_partitions 텐서로 분할합니다.
텐서플로우::ops::DynamicStitch data 텐서의 값을 단일 텐서에 인터리브합니다.
텐서플로우::ops::FIFO큐 선입 선출 순서로 요소를 생성하는 큐입니다.
텐서플로우::ops::GetSessionHandle 입력 텐서를 현재 세션 상태로 저장합니다.
텐서플로우::ops::GetSessionHandleV2 입력 텐서를 현재 세션 상태로 저장합니다.
텐서플로우::ops::GetSessionTensor 핸들로 지정된 텐서의 값을 가져옵니다.
텐서플로우::ops::MapClear Op는 기본 컨테이너의 모든 요소를 ​​제거합니다.
텐서플로우::ops::MapIncompleteSize Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다.
텐서플로우::ops::MapPeek Op는 지정된 키의 값을 엿봅니다.
텐서플로우::ops::MapSize Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다.
텐서플로우::ops::MapStage 해시테이블처럼 작동하는 기본 컨테이너의 스테이지 (키, 값)입니다.
텐서플로우::ops::MapUnstage Op는 키와 관련된 값을 제거하고 반환합니다.
텐서플로우::ops::MapUnstageNoKey Op는 임의의 (키, 값)을 제거하고 반환합니다.
텐서플로우::ops::OrderedMapClear Op는 기본 컨테이너의 모든 요소를 ​​제거합니다.
텐서플로우::ops::OrderedMapIncompleteSize Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다.
텐서플로우::ops::OrderedMapPeek Op는 지정된 키의 값을 엿봅니다.
텐서플로우::ops::OrderedMapSize Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다.
텐서플로우::ops::OrderedMapStage 순서가 지정된 것처럼 동작하는 기본 컨테이너의 단계 (키, 값)입니다.
텐서플로우::ops::OrderedMapUnstage Op는 키와 관련된 값을 제거하고 반환합니다.
텐서플로우::ops::OrderedMapUnstageNoKey Op는 가장 작은 (키, 값) 요소를 제거하고 반환합니다.
텐서플로우::ops::패딩FIFO큐 선입 선출 순서로 요소를 생성하는 큐입니다.
텐서플로우::ops::ParallelDynamicStitch data 텐서의 값을 단일 텐서에 인터리브합니다.
텐서플로우::ops::우선순위큐 첫 번째 구성 요소 값을 기준으로 정렬된 요소를 생성하는 대기열입니다.
텐서플로우::ops::QueueClose 지정된 대기열을 닫습니다.
텐서플로우::ops::QueueDequeue 주어진 대기열에서 하나 이상의 텐서로 구성된 튜플을 대기열에서 제거합니다.
텐서플로우::ops::QueueDequeueMany 주어진 대기열에서 하나 이상의 텐서 n 튜플을 대기열에서 제거합니다.
텐서플로우::ops::QueueDequeueUpTo 주어진 대기열에서 하나 이상의 텐서 n 튜플을 대기열에서 제거합니다.
텐서플로우::ops::QueueEnqueue 주어진 대기열에 하나 이상의 텐서로 구성된 튜플을 대기열에 넣습니다.
텐서플로우::ops::QueueEnqueueMany 주어진 대기열에 하나 이상의 텐서로 구성된 0개 이상의 튜플을 대기열에 넣습니다.
텐서플로우::ops::QueueIsClosed 대기열이 닫혀 있으면 true를 반환합니다.
텐서플로우::ops::QueueIsClosedV2 대기열이 닫혀 있으면 true를 반환합니다.
텐서플로우::ops::QueueSize 지정된 대기열의 요소 수를 계산합니다.
텐서플로우::ops::RandomShuffleQueue 요소의 순서를 무작위로 지정하는 대기열입니다.
텐서플로우::ops::RecordInput 무작위 레코드를 내보냅니다.
tensorflow::ops::SparseAccumulatorApplyGradient 지정된 누산기에 희소 그라데이션을 적용합니다.
tensorflow::ops::SparseAccumulatorTakeGradient SparseConditionalAccumulator 에서 평균 희소 기울기를 추출합니다.
텐서플로우::ops::SparseConditionalAccumulator 희소 기울기를 집계하기 위한 조건부 누산기입니다.
텐서플로우::ops::스테이지 경량 Enqueue와 유사한 단계 값입니다.
텐서플로우::ops::StageClear Op는 기본 컨테이너의 모든 요소를 ​​제거합니다.
텐서플로우::ops::StagePeek Op는 지정된 인덱스의 값을 피킹합니다.
텐서플로우::ops::StageSize Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다.
텐서플로우::ops::텐서어레이 주어진 크기의 Tensor 배열.
텐서플로우::ops::TensorArrayClose 리소스 컨테이너에서 TensorArray 를 삭제합니다.
텐서플로우::ops::TensorArrayConcat TensorArray 의 요소를 value value 으로 연결합니다 .
텐서플로우::ops::TensorArrayGather TensorArray 의 특정 요소를 출력 value 으로 수집합니다 .
텐서플로우::ops::TensorArrayGrad 지정된 핸들에 값의 기울기를 저장하기 위한 TensorArray 를 만듭니다.
tensorflow::ops::TensorArrayGradWithShape 지정된 핸들에 값의 여러 기울기를 저장하기 위한 TensorArray 를 만듭니다.
텐서플로우::ops::TensorArrayRead TensorArray 의 요소를 출력 value 으로 읽어옵니다.
텐서플로우::ops::TensorArrayScatter 입력 값의 데이터를 특정 TensorArray 요소로 분산시킵니다.
텐서플로우::ops::TensorArraySize TensorArray 의 현재 크기를 가져옵니다.
텐서플로우::ops::TensorArraySplit 입력 값의 데이터를 TensorArray 요소로 분할합니다.
텐서플로우::ops::TensorArrayWrite tensor_array에 요소를 푸시합니다.
텐서플로우::ops::언스테이지 Op는 경량 Dequeue와 유사합니다.

이미지_ops

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텐서플로우::ops::AdjustContrast 하나 이상의 이미지 대비를 조정합니다.
텐서플로우::ops::AdjustHue 하나 이상의 이미지의 색조를 조정합니다.
텐서플로우::ops::AdjustSaturation 하나 이상의 이미지의 채도를 조정합니다.
텐서플로우::ops::CombinedNonMaxSuppression 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다.
텐서플로우::ops::CropAndResize 입력 이미지 텐서에서 자르기를 추출하고 크기를 조정합니다.
텐서플로우::ops::CropAndResizeGradBoxes 입력 상자 텐서에 대한 자르기 및 크기 조정 작업의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우::ops::CropAndResizeGradImage 입력 이미지 텐서에 대한 Crop_and_resize 작업의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우::ops::DecodeAndCropJpeg JPEG로 인코딩된 이미지를 uint8 텐서로 디코딩하고 자릅니다.
텐서플로우::ops::DecodeBmp BMP로 인코딩된 이미지의 첫 번째 프레임을 uint8 텐서로 디코딩합니다.
텐서플로우::ops::DecodeGif GIF로 인코딩된 이미지의 프레임을 uint8 텐서로 디코딩합니다.
텐서플로우::ops::DecodeJpeg JPEG로 인코딩된 이미지를 uint8 텐서로 디코딩합니다.
텐서플로우::ops::DecodePng PNG로 인코딩된 이미지를 uint8 또는 uint16 텐서로 디코딩합니다.
텐서플로우::ops::DrawBoundingBoxes 이미지 배치에 경계 상자를 그립니다.
텐서플로우::ops::DrawBoundingBoxesV2 이미지 배치에 경계 상자를 그립니다.
텐서플로우::ops::EncodeJpeg 이미지를 JPEG로 인코딩합니다.
텐서플로우::ops::EncodeJpegVariableQuality JPEG는 제공된 압축 품질로 입력 이미지를 인코딩합니다.
텐서플로우::ops::EncodePng 이미지를 PNG로 인코딩합니다.
텐서플로우::ops::ExtractGlimpse 입력 텐서에서 엿볼 수 있는 내용을 추출합니다.
텐서플로우::ops::ExtractJpegShape JPEG로 인코딩된 이미지의 모양 정보를 추출합니다.
텐서플로우::ops::HSVToRGB 하나 이상의 이미지를 HSV에서 RGB로 변환합니다.
텐서플로우::ops::NonMaxSuppression 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다.
텐서플로우::ops::NonMaxSuppressionV2 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다.
텐서플로우::ops::NonMaxSuppressionV3 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다.
텐서플로우::ops::NonMaxSuppressionV4 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다.
텐서플로우::ops::NonMaxSuppressionV5 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다.
tensorflow::ops::NonMaxSuppressionWithOverlaps 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다.
tensorflow::ops::QuantizedResizeBilinear 양자화된 쌍선형 보간법을 사용하여 양자화된 images size 를 조정합니다.
텐서플로우::ops::RGBToHSV 하나 이상의 이미지를 RGB에서 HSV로 변환합니다.
텐서플로우::ops::ResizeArea 영역 보간을 사용하여 images size 를 조정합니다.
텐서플로우::ops::ResizeBicubic 쌍입방 보간을 사용하여 images size 를 조정합니다.
텐서플로우::ops::ResizeBilinear 쌍선형 보간법을 사용하여 images size 를 조정합니다.
텐서플로우::ops::ResizeNearestNeighbor 가장 가까운 이웃 보간법을 사용하여 images size 를 조정합니다.
텐서플로우::ops::SampleDistortedBoundingBox 이미지에 대해 무작위로 왜곡된 단일 경계 상자를 생성합니다.
텐서플로우::ops::SampleDistortedBoundingBoxV2 이미지에 대해 무작위로 왜곡된 단일 경계 상자를 생성합니다.
텐서플로우::ops::ScaleAndTranslate TODO: 문서를 추가하세요.

io_ops

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텐서플로우::ops::FixedLengthRecordReader 파일에서 고정 길이 레코드를 출력하는 Reader입니다.
텐서플로우::ops::IdentityReader 대기 중인 작업을 키와 값으로 출력하는 리더입니다.
텐서플로우::ops::LMDBReader LMDB 파일의 레코드를 출력하는 리더입니다.
텐서플로우::ops::일치하는 파일 하나 이상의 glob 패턴과 일치하는 파일 세트를 반환합니다.
텐서플로우::ops::MergeV2체크포인트 V2 형식 관련: 샤딩된 체크포인트의 메타데이터 파일을 병합합니다.
텐서플로우::ops::ReadFile 입력 파일명의 전체 내용을 읽고 출력합니다.
tensorflow::ops::ReaderNumRecords생산됨 이 리더가 생성한 레코드 수를 반환합니다.
텐서플로우::ops::ReaderNumWorkUnits완료 이 리더가 처리를 완료한 작업 단위의 수를 반환합니다.
텐서플로우::ops::ReaderRead 판독기에서 생성된 다음 레코드(키, 값 쌍)를 반환합니다.
텐서플로우::ops::ReaderReadUpTo 리더가 생성한 최대 num_records (키, 값) 쌍을 반환합니다.
텐서플로우::ops::리더리셋 리더를 초기 깨끗한 상태로 복원합니다 .
텐서플로우::ops::ReaderRestoreState 리더를 이전에 저장된 상태로 복원합니다 .
텐서플로우::ops::ReaderSerializeState Reader의 상태를 인코딩하는 문자열 텐서를 생성합니다.
텐서플로우::ops::복원 체크포인트 파일에서 텐서를 복원합니다.
텐서플로우::ops::RestoreSlice 체크포인트 파일에서 텐서를 복원합니다.
텐서플로우::ops::RestoreV2 V2 체크포인트에서 텐서를 복원합니다.
텐서플로우::ops::저장 입력 텐서를 디스크에 저장합니다.
텐서플로우::ops::SaveSlices 입력 텐서 슬라이스를 디스크에 저장합니다.
텐서플로우::ops::SaveV2 V2 체크포인트 형식으로 텐서를 저장합니다.
텐서플로우::ops::ShardedFilename 샤딩된 파일 이름을 생성합니다.
텐서플로우::ops::ShardedFilespec 샤딩된 모든 파일 이름과 일치하는 glob 패턴을 생성합니다.
텐서플로우::ops::TFRecordReader TensorFlow Records 파일에서 레코드를 출력하는 리더입니다.
텐서플로우::ops::TextLineReader '로 구분된 파일의 행을 출력하는 판독기
'.
텐서플로우::ops::WholeFileReader 파일의 전체 내용을 값으로 출력하는 Reader입니다.
텐서플로우::ops::WriteFile 입력 파일 이름의 파일에 내용을 씁니다.

로깅 작업

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텐서플로우::ops::어설션 주어진 조건이 참인지 확인합니다.
텐서플로우::ops::히스토그램요약 히스토그램과 함께 Summary 프로토콜 버퍼를 출력합니다.
텐서플로우::ops::MergeSummary 요약을 병합합니다.
텐서플로우::ops::인쇄 텐서 목록을 인쇄합니다.
텐서플로우::ops::PrintV2 문자열 스칼라를 인쇄합니다.
텐서플로우::ops::스칼라요약 스칼라 값이 포함된 Summary 프로토콜 버퍼를 출력합니다.
텐서플로우::ops::텐서요약 텐서와 함께 Summary 프로토콜 버퍼를 출력합니다.
텐서플로우::ops::TensorSummaryV2 텐서 및 플러그인별 데이터가 포함된 Summary 프로토콜 버퍼를 출력합니다.
텐서플로우::ops::타임스탬프 에포크 이후의 시간을 초 단위로 제공합니다.

수학 연산

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텐서플로우::ops::Abs 텐서의 절대값을 계산합니다.
텐서플로우::ops::AccumulateNV2 텐서 목록의 요소별 합계를 반환합니다.
텐서플로우::ops::Acos x 요소별로 acos를 계산합니다.
텐서플로우::ops::Acosh x 요소별로 역쌍곡선 코사인을 계산합니다.
텐서플로우::ops::추가 x + y 요소를 반환합니다.
텐서플로우::ops::AddN 모든 입력 텐서 요소를 현명하게 추가합니다 .
텐서플로우::ops::AddV2 x + y 요소를 반환합니다.
텐서플로우::ops::모두 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 및"를 계산합니다.
텐서플로우::ops::각도 복소수의 인수를 반환합니다.
텐서플로우::ops::모두 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 or"를 계산합니다.
텐서플로우::ops::ApproximateEqual abs(xy) < 허용오차 요소별 진리값을 반환합니다.
텐서플로우::ops::ArgMax 텐서의 차원 전체에서 가장 큰 값을 가진 인덱스를 반환합니다.
텐서플로우::ops::ArgMin 텐서의 차원 전체에서 가장 작은 값을 가진 인덱스를 반환합니다.
텐서플로우::ops::아신 x 요소별로 삼각법 역사인을 계산합니다.
텐서플로우::ops::아신 x 요소별로 역쌍곡사인을 계산합니다.
텐서플로우::ops::아탄 x 요소별로 삼각법 역탄젠트를 계산합니다.
텐서플로우::ops::Atan2 인수의 부호를 고려하여 요소별로 y/x 의 아크탄젠트를 계산합니다.
텐서플로우::ops::아탄 x 요소별로 역쌍곡선 탄젠트를 계산합니다.
텐서플로우::ops::BatchMatMul 두 개의 텐서 조각을 일괄적으로 곱합니다.
텐서플로우::ops::BatchMatMulV2 두 개의 텐서 조각을 일괄적으로 곱합니다.
텐서플로우::ops::BesselI0e x 요소별로 Bessel i0e 함수를 계산합니다.
텐서플로우::ops::BesselI1e x 요소별로 Bessel i1e 함수를 계산합니다.
텐서플로우::ops::베타인 정규화된 불완전 베타 적분을 계산합니다. \(I_x(a, b)\).
텐서플로우::ops::Bincount 정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다.
텐서플로우::ops::버킷화 '경계'를 기준으로 '입력'을 버킷화합니다.
텐서플로우::ops::캐스트 SrcT 유형의 x를 DstT의 y로 캐스트합니다 .
텐서플로우::ops::Ceil x보다 작지 않은 요소별 가장 작은 정수를 반환합니다.
텐서플로우::ops::ClipByValue 텐서 값을 지정된 최소값과 최대값으로 자릅니다.
텐서플로우::ops::CompareAndBitpack input 값을 threshold 과 비교하고 결과 비트를 uint8 로 압축합니다.
텐서플로우::ops::복잡함 두 개의 실수를 복소수로 변환합니다.
텐서플로우::ops::ComplexAbs 텐서의 복소 절대값을 계산합니다.
텐서플로우::ops::Conj 복소수의 켤레 복소수를 반환합니다.
텐서플로우::ops::Cos x 요소별로 cos를 계산합니다.
텐서플로우::ops::코시 x 요소의 쌍곡선 코사인을 계산합니다.
텐서플로우::ops::교차 쌍별 교차곱을 계산합니다.
텐서플로우::ops::컴프로드 axis 따라 텐서 x 의 누적 곱을 계산합니다.
텐서플로우::ops::컴섬 axis 따라 텐서 x 의 누적 합계를 계산합니다.
텐서플로우::ops::디감마 Lgamma 의 도함수인 Psi를 계산합니다(절대값의 로그).
텐서플로우::ops::Div x / y 요소별로 반환합니다.
텐서플로우::ops::DivNoNan 분모가 0이면 0을 반환합니다.
텐서플로우::ops::같음 (x == y) 요소별 진리값을 반환합니다.
텐서플로우::ops::Erf x 요소별 가우스 오류 함수를 계산합니다.
텐서플로우::ops::Erfc x 요소별 상보 오류 함수를 계산합니다.
텐서플로우::ops::Erfinv TODO: 문서를 추가하세요.
텐서플로우::ops::EuclideanNorm 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 유클리드 노름을 계산합니다.
텐서플로우::ops::Exp x 요소별로 지수를 계산합니다.
텐서플로우::ops::Expm1 exp(x) - 1 요소를 계산합니다.
텐서플로우::ops::바닥 x보다 크지 않은 요소별 가장 큰 정수를 반환합니다.
텐서플로우::ops::FloorDiv x // y 요소별로 반환합니다.
텐서플로우::ops::FloorMod 요소별 나눗셈의 나머지를 반환합니다.
텐서플로우::ops::더 커짐 (x > y) 요소별 진리값을 반환합니다.
텐서플로우::ops::GreaterEqual (x >= y) 요소별 진리값을 반환합니다.
텐서플로우::ops::HistogramFixedWidth 값의 히스토그램을 반환합니다.
텐서플로우::ops::이감마 더 낮은 정규화 불완전 감마 함수 P(a, x) 를 계산합니다.
텐서플로우::ops::Igammac 상부 정규화 불완전 감마 함수 Q(a, x) 계산합니다.
텐서플로우::ops::이미지 복소수의 허수부를 반환합니다.
텐서플로우::ops::Inv x 요소별로 역수를 계산합니다.
텐서플로우::ops::IsFinite x의 어느 요소가 유한한지 반환합니다.
텐서플로우::ops::IsInf x의 어떤 요소가 Inf인지 반환합니다.
텐서플로우::ops::IsNan x의 어떤 요소가 NaN인지 반환합니다.
텐서플로우::ops::간단 (x < y) 요소의 진리값을 반환합니다.
텐서플로우::ops::LessEqual (x <= y) 요소별 진리값을 반환합니다.
텐서플로우::ops::Lgamma Gamma(x) 요소별 절대값의 로그를 계산합니다.
텐서플로우::ops::LinSpace 일정 간격으로 값을 생성합니다.
텐서플로우::ops::로그 x 요소별로 자연 로그를 계산합니다.
텐서플로우::ops::Log1p (1 + x) 요소별 자연 로그를 계산합니다.
텐서플로우::ops::LogicalAnd x AND y 요소의 진리값을 반환합니다.
텐서플로우::ops::LogicalNot NOT x 요소의 진리값을 반환합니다.
텐서플로우::ops::LogicalOr x OR y 요소의 진리값을 반환합니다.
텐서플로우::ops::MatMul 행렬 "a"에 행렬 "b"를 곱합니다 .
텐서플로우::ops::최대 텐서의 차원 전체에서 요소의 최대값을 계산합니다.
텐서플로우::ops::최대 x와 y의 최대값을 반환합니다(예:
텐서플로우::ops::평균 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 평균을 계산합니다.
텐서플로우::ops::최소 텐서의 차원 전체에서 최소 요소를 계산합니다.
텐서플로우::ops::최소 x와 y의 최소값을 반환합니다(예:
텐서플로우::ops::모드 요소별 나눗셈의 나머지를 반환합니다.
텐서플로우::ops::MulNoNan x * y 요소별로 반환합니다.
텐서플로우::ops::곱하기 x * y 요소별로 반환합니다.
텐서플로우::ops::Ndtri TODO: 문서를 추가하세요.
텐서플로우::ops::부정 숫자 음수 값을 요소별로 계산합니다.
텐서플로우::ops::NextAfter 요소별로 x2 방향으로 표현 가능한 다음 x1 값을 반환합니다.
텐서플로우::ops::NotEqual (x != y) 요소별 진리값을 반환합니다.
텐서플로우::ops::폴리감마 폴리감마 함수 계산 \(^{(n)}(x)\).
텐서플로우::ops::파우 한 값의 다른 값에 대한 거듭제곱을 계산합니다.
텐서플로우::ops::생산 텐서의 차원에 걸쳐 요소의 곱을 계산합니다.
텐서플로우::ops::QuantizeDownAndShrinkRange 다음을 사용하여 양자화된 '입력' 텐서를 낮은 정밀도의 '출력'으로 변환합니다.
tensorflow::ops::QuantizedAdd 양자화된 버퍼에서 작동하여 x + y 요소를 반환합니다.
텐서플로우::ops::QuantizedMatMul a 와 행렬 b 의 양자화된 행렬 곱셈을 수행합니다.
텐서플로우::ops::QuantizedMul 양자화된 버퍼에서 작동하여 x * y 요소를 반환합니다.
텐서플로우::ops::범위 일련의 숫자를 생성합니다.
텐서플로우::ops::실제 복소수의 실수부를 반환합니다.
텐서플로우::ops::RealDiv 실수 유형의 경우 x / y 요소를 반환합니다.
텐서플로우::ops::상호 x 요소별로 역수를 계산합니다.
텐서플로우::ops::재양자화Range 양자화된 텐서에 존재하는 실제 값을 포함하는 범위를 계산합니다.
텐서플로우::ops::재양자화 양자화된 input 텐서를 낮은 정밀도의 output 으로 변환합니다.
텐서플로우::ops::린트 x에 가장 가까운 요소별 정수를 반환합니다.
텐서플로우::ops::라운드 텐서의 값을 요소별로 가장 가까운 정수로 반올림합니다.
텐서플로우::ops::Rsqrt x 요소별 제곱근의 역수를 계산합니다.
텐서플로우::ops::SegmentMax 텐서의 세그먼트를 따라 최대값을 계산합니다.
텐서플로우::ops::SegmentMean 텐서의 세그먼트를 따라 평균을 계산합니다.
텐서플로우::ops::SegmentMin 텐서의 세그먼트를 따라 최소값을 계산합니다.
텐서플로우::ops::SegmentProd 텐서의 세그먼트를 따라 곱을 계산합니다.
텐서플로우::ops::SegmentSum 텐서의 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다.
텐서플로우::ops::SelectV2 TODO: 문서를 추가하세요.
텐서플로우::ops::시그모이드 x 요소별로 시그모이드를 계산합니다.
텐서플로우::ops::서명 숫자의 부호에 대한 요소별 표시를 반환합니다.
텐서플로우::ops::신 x 요소별로 사인을 계산합니다.
텐서플로우::ops::신 x 요소의 쌍곡사인을 계산합니다.
텐서플로우::ops::SparseMatMul 행렬 "a"와 행렬 "b"를 곱합니다 .
텐서플로우::ops::SparseSegmentMean 텐서의 희소 세그먼트를 따라 평균을 계산합니다.
텐서플로우::ops::SparseSegmentMeanGrad SparseSegmentMean 에 대한 기울기를 계산합니다.
tensorflow::ops::SparseSegmentMeanWithNumSegments 텐서의 희소 세그먼트를 따라 평균을 계산합니다.
텐서플로우::ops::SparseSegmentSqrtN N의 sqrt로 나눈 텐서의 희소 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다.
텐서플로우::ops::SparseSegmentSqrtNGrad SparseSegmentSqrtN 에 대한 기울기를 계산합니다.
tensorflow::ops::SparseSegmentSqrtNWithNumSegments N의 sqrt로 나눈 텐서의 희소 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다.
텐서플로우::ops::SparseSegmentSum 텐서의 희소 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다.
tensorflow::ops::SparseSegmentSumWithNumSegments 텐서의 희소 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다.
텐서플로우::ops::Sqrt x 요소별로 제곱근을 계산합니다.
텐서플로우::ops::스퀘어 x 요소별로 제곱을 계산합니다.
텐서플로우::ops::SquaredDifference (x - y)(x - y)를 요소별로 반환합니다.
텐서플로우::ops::빼기 x - y 요소별로 반환합니다.
텐서플로우::ops::합 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 합을 계산합니다.
텐서플로우::ops::탄 x 요소별로 tan을 계산합니다.
텐서플로우::ops::탄 x 요소별로 쌍곡선 탄젠트를 계산합니다.
텐서플로우::ops::TruncateDiv 정수형의 경우 x / y 요소를 반환합니다.
텐서플로우::ops::TruncateMod 요소별 나눗셈의 나머지를 반환합니다.
텐서플로우::ops::UnsortedSegmentMax 텐서의 세그먼트를 따라 최대값을 계산합니다.
텐서플로우::ops::UnsortedSegmentMin 텐서의 세그먼트를 따라 최소값을 계산합니다.
텐서플로우::ops::UnsortedSegmentProd 텐서의 세그먼트를 따라 곱을 계산합니다.
텐서플로우::ops::UnsortedSegmentSum 텐서의 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다.
텐서플로우::ops::Where3 condition 에 따라 x 또는 y 에서 요소를 선택합니다.
텐서플로우::ops::Xdivy 요소별로 x == 0이면 0을 반환하고, 그렇지 않으면 x / y를 반환합니다.
텐서플로우::ops::Xlogy x == 0이면 0을 반환하고, 그렇지 않으면 요소별로 x * log(y)를 반환합니다.
텐서플로우::ops::제타 Hurwitz 제타 함수 계산 \((x, q)\).

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텐서플로우::ops::AvgPool 입력에 대해 평균 풀링을 수행합니다.
텐서플로우::ops::AvgPool3D 입력에 대해 3D 평균 풀링을 수행합니다.
텐서플로우::ops::AvgPool3DGrad 평균 풀링 함수의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우::ops::바이어스추가 value 에 bias 추가합니다.
텐서플로우::ops::BiasAddGrad "bias" 텐서의 "BiasAdd"에 대한 역방향 연산입니다.
텐서플로우::ops::Conv2D 4차원 input 및 filter 텐서가 주어지면 2차원 컨볼루션을 계산합니다.
텐서플로우::ops::Conv2DBackpropFilter 필터에 대한 컨볼루션의 기울기를 계산합니다.
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텐서플로우::ops::Conv3DBackpropFilterV2 필터에 대한 3차원 컨벌루션의 기울기를 계산합니다.
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텐서플로우::ops::DataFormatDimMap 지정된 대상 데이터 형식의 차원 인덱스를 반환합니다.
텐서플로우::ops::DataFormatVecPermute 주어진 대상 데이터 형식의 순열된 벡터/텐서를 반환합니다.
텐서플로우::ops::DepthwiseConv2dNative 4차원 input 및 filter 텐서가 주어지면 2차원 깊이별 컨벌루션을 계산합니다.
tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter 필터에 대한 깊이별 컨벌루션의 기울기를 계산합니다.
tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNativeBackpropInput 입력에 대한 깊이별 컨벌루션의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우::ops::Dilation2D 4차원 input 및 3차원 filter 텐서의 회색조 팽창을 계산합니다.
텐서플로우::ops::Dilation2DBackpropFilter 필터에 대한 형태학적 2차원 팽창의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우::ops::Dilation2DBackpropInput 입력값에 대한 형태학적 2차원 팽창의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우::ops::엘루 지수 선형을 계산합니다. exp(features) - 1 , 그렇지 않으면 features .
텐서플로우::ops::FractionalAvgPool 입력에 대해 부분 평균 풀링을 수행합니다.
텐서플로우::ops::FractionalMaxPool 입력에 대해 분수 최대 풀링을 수행합니다.
텐서플로우::ops::FusedBatchNorm 일괄 정규화.
텐서플로우::ops::FusedBatchNormGrad 일괄 정규화를 위한 기울기입니다.
텐서플로우::ops::FusedBatchNormGradV2 일괄 정규화를 위한 기울기입니다.
텐서플로우::ops::FusedBatchNormGradV3 일괄 정규화를 위한 기울기입니다.
텐서플로우::ops::FusedBatchNormV2 일괄 정규화.
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텐서플로우::ops::FusedPadConv2D 컨볼루션 중 전처리로 패딩을 수행합니다.
텐서플로우::ops::FusedResizeAndPadConv2D 컨볼루션 중 전처리로 크기 조정 및 패딩을 수행합니다.
텐서플로우::ops::InTopK 대상이 상위 K 예측에 있는지 여부를 나타냅니다.
텐서플로우::ops::InTopKV2 대상이 상위 K 예측에 있는지 여부를 나타냅니다.
텐서플로우::ops::L2손실 L2 손실.
텐서플로우::ops::LRN 국소 응답 정규화.
텐서플로우::ops::LogSoftmax 로그 소프트맥스 활성화를 계산합니다.
텐서플로우::ops::MaxPool 입력에 대해 최대 풀링을 수행합니다.
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텐서플로우::ops::MaxPoolGradGradWithArgmax maxpooling 함수의 2차 기울기를 계산합니다.
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텐서플로우::ops::MaxPoolV2 입력에 대해 최대 풀링을 수행합니다.
텐서플로우::ops::MaxPoolWithArgmax 입력에 대해 최대 풀링을 수행하고 최대 값과 인덱스를 모두 출력합니다.
텐서플로우::ops::NthElement 마지막 차원에 대한 n 차 통계 값을 찾습니다.
텐서플로우::ops::QuantizedAvgPool 양자화된 유형에 대한 입력 텐서의 평균 풀을 생성합니다.
tensorflow::ops::QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization 양자화된 배치 정규화.
tensorflow::ops::QuantizedBiasAdd 양자화 유형에 대한 Tensor '입력'에 Tensor 'bias'를 추가합니다.
텐서플로우::ops::QuantizedConv2D 양자화된 4D 입력 및 필터 텐서가 주어지면 2D 컨볼루션을 계산합니다.
텐서플로우::ops::QuantizedMaxPool 양자화된 유형에 대한 입력 텐서의 최대 풀을 생성합니다.
텐서플로우::ops::QuantizedRelu 양자화된 정류 선형 계산: max(features, 0)
텐서플로우::ops::QuantizedRelu6 양자화된 정류 선형 6 계산: min(max(features, 0), 6)
텐서플로우::ops::QuantizedReluX 양자화된 정류 선형 X 계산: min(max(features, 0), max_value)
텐서플로우::ops::Relu 수정된 선형 계산: max(features, 0) .
텐서플로우::ops::Relu6 수정된 선형 6을 계산합니다: min(max(features, 0), 6) .
텐서플로우::ops::셀루 스케일링된 지수 선형 계산: scale * alpha * (exp(features) - 1)
텐서플로우::ops::소프트맥스 소프트맥스 활성화를 계산합니다.
텐서플로우::ops::SoftmaxCrossEntropyWithLogits 역전파를 위한 소프트맥스 교차 엔트로피 비용과 기울기를 계산합니다.
텐서플로우::ops::소프트플러스 소프트플러스를 계산합니다: log(exp(features) + 1) .
텐서플로우::ops::소프트사인 소프트 사인을 계산합니다: features / (abs(features) + 1) .
tensorflow::ops::SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits 역전파를 위한 소프트맥스 교차 엔트로피 비용과 기울기를 계산합니다.
텐서플로우::ops::TopK 마지막 차원에 대해 가장 큰 k 개 요소의 값과 인덱스를 찾습니다.

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텐서플로우::ops::NoOp 아무것도 하지 않습니다.

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텐서플로우::ops::DecodeCSV CSV 레코드를 텐서로 변환합니다.
텐서플로우::ops::디코드압축 문자열을 압축 해제합니다.
텐서플로우::ops::DecodeJSON예제 JSON으로 인코딩된 예제 레코드를 바이너리 프로토콜 버퍼 문자열로 변환합니다.
텐서플로우::ops::DecodePendedRaw 문자열의 바이트를 숫자 벡터로 재해석합니다.
텐서플로우::ops::DecodeRaw 문자열의 바이트를 숫자 벡터로 재해석합니다.
텐서플로우::ops::ParseExample 뇌의 벡터를 변환합니다. 예를 들어 프로토스(문자열)를 형식화된 텐서로 변환합니다.
텐서플로우::ops::ParseExampleV2 tf.Example proto의 벡터(문자열)를 형식화된 텐서로 변환합니다.
텐서플로우::ops::ParseSequence예제 Brain.SequenceExample proto의 벡터(문자열)를 형식화된 텐서로 변환합니다.
텐서플로우::ops::ParseSequenceExampleV2 tf.io.SequenceExample proto의 벡터(문자열)를 형식화된 텐서로 변환합니다.
텐서플로우::ops::ParseSingleExample tf.Example proto(문자열)를 형식화된 텐서로 변환합니다.
텐서플로우::ops::ParseSingleSequence예제 스칼라 Brain.SequenceExample proto(문자열)를 형식화된 텐서로 변환합니다.
텐서플로우::ops::ParseTensor 직렬화된 tensorflow.TensorProto proto를 Tensor 로 변환합니다.
텐서플로우::ops::SerializeTensor Tensor를 직렬화된 TensorProto proto로 변환합니다.
텐서플로우::ops::StringToNumber 입력 텐서 의 각 문자열을 지정된 숫자 유형으로 변환합니다.

무작위 작업

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텐서플로우::ops::다항식 다항 분포에서 표본을 추출합니다.
tensorflow::ops::ParameterizedTruncatedNormal 정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다.
텐서플로우::ops::RandomGamma 알파로 설명된 감마 분포에서 임의의 값을 출력합니다.
텐서플로우::ops::RandomNormal 정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다.
텐서플로우::ops::RandomPoissonV2 비율로 설명되는 포아송 분포에서 임의의 값을 출력합니다.
텐서플로우::ops::RandomShuffle 첫 번째 차원을 따라 텐서를 무작위로 섞습니다.
텐서플로우::ops::RandomUniform 균일 분포에서 임의의 값을 출력합니다.
텐서플로우::ops::RandomUniformInt 균일 분포에서 임의의 정수를 출력합니다.
텐서플로우::ops::TruncatedNormal 잘린 정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다.

sparse_ops

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tensorflow::ops::AddManySparseToTensorsMap N -minibatch SparseTensor SparseTensorsMap 에 추가하고 N 개의 핸들을 반환합니다.
텐서플로우::ops::AddSparseToTensorsMap SparseTensorsMap 에 SparseTensor 를 추가하면 해당 핸들이 반환됩니다.
tensorflow::ops::DeserializeManySparse 직렬화된 미니배치에서 SparseTensors 역직렬화하고 연결합니다.
텐서플로우::ops::DeserializeSparse SparseTensor 객체를 역직렬화합니다.
텐서플로우::ops::SerializeManySparse N -minibatch SparseTensor [N, 3] Tensor 객체로 직렬화합니다.
텐서플로우::ops::SerializeSparse SparseTensor [3] Tensor 객체로 직렬화합니다.
텐서플로우::ops::SparseAdd 두 개의 SparseTensor 개체를 추가하여 또 다른 SparseTensor 생성합니다.
텐서플로우::ops::SparseAddGrad SparseAdd 작업에 대한 그래디언트 연산자입니다.
텐서플로우::ops::SparseConcat 지정된 차원을 따라 SparseTensor 목록을 연결합니다.
텐서플로우::ops::SparseCross 희소 및 조밀 텐서 목록에서 희소 교차를 생성합니다.
tensorflow::ops::SparseDenseCwiseAdd 다음과 같은 특수 규칙을 사용하여 SparseTensor와 Dense Tensor를 합산합니다.
텐서플로우::ops::SparseDenseCwiseDiv 구성요소별로는 SparseTensor를 밀집된 Tensor 로 나눕니다.
텐서플로우::ops::SparseDenseCwiseMul 구성요소별로는 SparseTensor에 밀집된 Tensor를 곱합니다.
텐서플로우::ops::SparseFillEmptyRows 입력 2-D SparseTensor 의 빈 행을 기본값으로 채웁니다.
텐서플로우::ops::SparseFillEmptyRowsGrad SparseFillEmptyRows 의 기울기입니다.
텐서플로우::ops::SparseReduceMax SparseTensor의 차원 전체에 걸쳐 요소의 최대값을 계산합니다.
텐서플로우::ops::SparseReduceMaxSparse SparseTensor의 차원 전체에서 요소의 최대값을 계산합니다.
텐서플로우::ops::SparseReduceSum SparseTensor의 차원 전체에 걸쳐 요소의 합을 계산합니다.
텐서플로우::ops::SparseReduceSumSparse SparseTensor의 차원 전체에 걸쳐 요소의 합을 계산합니다.
텐서플로우::ops::SparseReorder SparseTensor를 표준 행 우선 순서로 재정렬합니다.
텐서플로우::ops::SparseReshape SparseTensor의 형태를 변경하여 새로운 밀집 형태의 값을 나타냅니다.
텐서플로우::ops::SparseSlice start 및 size 기준으로 SparseTensor 슬라이스합니다.
텐서플로우::ops::SparseSliceGrad SparseSlice 작업에 대한 그래디언트 연산자입니다.
텐서플로우::ops::SparseSoftmax 일괄 처리된 ND SparseTensor 에 소프트맥스를 적용합니다.
텐서플로우::ops::SparseSparseMaximum 두 SparseTensor의 요소별 최대값을 반환합니다.
텐서플로우::ops::SparseSparseMinimum 두 SparseTensor의 요소별 최소값을 반환합니다.
텐서플로우::ops::SparseSplit SparseTensor 한 차원을 따라 num_split 텐서로 분할합니다.
tensorflow::ops::SparseTensorDenseAdd SparseTensor 와 Dense Tensor 합산하여 Dense Tensor 생성합니다.
텐서플로우::ops::SparseTensorDenseMatMul SparseTensor(랭크 2) "A"에 조밀한 행렬 "B"를 곱합니다 .
tensorflow::ops::TakeManySparseFromTensorsMap 희소 표현을 조밀한 텐서로 변환합니다.

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텐서플로우::ops::할당 'value'를 할당하여 'ref'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::할당추가 'value'를 추가하여 'ref'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::AssignSub 'value'를 빼서 'ref'를 업데이트합니다.
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텐서플로우::ops::DestroyTemporaryVariable 임시 변수를 삭제하고 최종 값을 반환합니다.
텐서플로우::ops::IsVariableInitialized 텐서가 초기화되었는지 확인합니다.
텐서플로우::ops::ResourceCountUpTo 'resource'가 가리키는 변수가 'limit'에 도달할 때까지 증가합니다.
텐서플로우::ops::ResourceScatterNdAdd Variable 의 개별 값이나 조각에 희소 추가를 적용합니다.
텐서플로우::ops::ResourceScatterNdSub Variable 의 개별 값이나 조각에 희소 빼기를 적용합니다.
텐서플로우::ops::ResourceScatterNdUpdate 특정 값 내의 개별 값이나 조각에 희소 updates 적용합니다.
텐서플로우::ops::ScatterAdd 변수 참조에 희소 업데이트를 추가합니다.
텐서플로우::ops::ScatterDiv 변수 참조를 희소 업데이트로 나눕니다.
텐서플로우::ops::ScatterMax max 연산을 사용하여 희소 업데이트를 변수 참조로 줄입니다.
텐서플로우::ops::ScatterMin min 작업을 사용하여 희소 업데이트를 변수 참조로 줄입니다.
텐서플로우::ops::ScatterMul 희소 업데이트를 변수 참조에 곱합니다.
텐서플로우::ops::ScatterNdAdd Variable 의 개별 값이나 조각에 희소 추가를 적용합니다.
텐서플로우::ops::ScatterNdSub Variable 의 개별 값이나 조각에 희소 빼기를 적용합니다.
텐서플로우::ops::ScatterNdUpdate 특정 값 내의 개별 값이나 조각에 희소 updates 적용합니다.
텐서플로우::ops::ScatterSub 변수 참조에 대한 희소 업데이트를 뺍니다.
텐서플로우::ops::ScatterUpdate 변수 참조에 스파스 업데이트를 적용합니다.
텐서플로우::ops::임시변수 변경될 수 있지만 단일 단계 내에서만 지속되는 텐서를 반환합니다.
텐서플로우::ops::변수 여러 단계에 걸쳐 지속되는 텐서 형태로 상태를 유지합니다.

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텐서플로우::ops::AsString 주어진 텐서의 각 항목을 문자열로 변환합니다.
텐서플로우::ops::DecodeBase64 웹에 안전한 base64로 인코딩된 문자열을 디코딩합니다.
텐서플로우::ops::EncodeBase64 문자열을 웹에 안전한 base64 형식으로 인코딩합니다.
텐서플로우::ops::ReduceJoin 주어진 차원에 걸쳐 문자열 텐서를 결합합니다.
텐서플로우::ops::RegexFullMatch 입력이 정규식 패턴과 일치하는지 확인하세요.
텐서플로우::ops::RegexReplace input 의 pattern 정규식 일치 항목을 rewrite 에 제공된 대체 문자열로 바꿉니다.
텐서플로우::ops::StringFormat 텐서 목록을 사용하여 문자열 템플릿의 형식을 지정합니다.
텐서플로우::ops::StringJoin 주어진 문자열 텐서 목록의 문자열을 하나의 텐서로 결합합니다.
텐서플로우::ops::StringLength input 의 문자열 길이입니다.
텐서플로우::ops::StringLower TODO: 문서를 추가하세요.
텐서플로우::ops::StringNGrams 비정형 문자열 데이터에서 ngram을 생성합니다.
텐서플로우::ops::StringSplit delimiter 기반으로 input 요소를 SparseTensor 로 분할합니다.
텐서플로우::ops::StringSplitV2 sep 기반으로 source 의 요소를 SparseTensor 로 분할합니다.
텐서플로우::ops::StringStrip Tensor 에서 선행 및 후행 공백을 제거합니다.
텐서플로우::ops::StringToHashBucket 입력 Tensor 의 각 문자열을 버킷 수만큼 해시 모드로 변환합니다.
텐서플로우::ops::StringToHashBucketFast 입력 Tensor 의 각 문자열을 버킷 수만큼 해시 모드로 변환합니다.
텐서플로우::ops::StringToHashBucketStrong 입력 Tensor 의 각 문자열을 버킷 수만큼 해시 모드로 변환합니다.
텐서플로우::ops::StringUpper TODO: 문서를 추가하세요.
텐서플로우::ops::Substr 문자열의 Tensor 에서 부분 문자열을 반환합니다.
텐서플로우::ops::유니코드스크립트 주어진 유니코드 정수 코드 포인트 텐서의 스크립트 코드를 결정합니다.
텐서플로우::ops::유니코드트랜스코드 입력 텍스트를 소스 인코딩에서 대상 인코딩으로 트랜스코딩합니다.
텐서플로우::ops::UnsortedSegmentJoin segment_ids 기반으로 inputs 요소를 결합합니다.

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텐서플로우::ops::ApplyAdadelta adadelta 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ApplyAdagrad adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ApplyAdagradDA 근위부 adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ApplyAdam Adam 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ApplyAddSign AddSign 업데이트에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ApplyCenteredRMSProp 중심 RMSProp 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ApplyFtrl Ftrl-proximal 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ApplyFtrlV2 Ftrl-proximal 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ApplyGradientDescent '*var'에서 'alpha' * 'delta'를 빼서 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ApplyMomentum 모멘텀 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ApplyPowerSign AddSign 업데이트에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ApplyProximalAdagrad Adagrad 학습률을 사용하여 FOBOS에 따라 '*var' 및 '*accum'을 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ApplyProximalGradientDescent 고정 학습률을 사용하는 FOBOS 알고리즘으로 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ApplyRMSProp RMSProp 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ResourceApplyAdadelta adadelta 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ResourceApplyAdagrad adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ResourceApplyAdagradDA 근위부 adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ResourceApplyAdam Adam 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ResourceApplyAdamWithAmsgrad Adam 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ResourceApplyAddSign AddSign 업데이트에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ResourceApplyCenteredRMSProp 중심 RMSProp 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
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텐서플로우::ops::ResourceApplyKerasMomentum 모멘텀 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
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텐서플로우::ops::ResourceApplyPowerSign AddSign 업데이트에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ResourceApplyProximalAdagrad Adagrad 학습률을 사용하여 FOBOS에 따라 '*var' 및 '*accum'을 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ResourceApplyProximalGradientDescent 고정 학습률을 사용하는 FOBOS 알고리즘으로 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ResourceApplyRMSProp RMSProp 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ResourceSparseApplyAdadelta var: Variable()에서 가져와야 합니다.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagrad adagrad 체계에 따라 '*var' 및 '*accum'의 관련 항목을 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ResourceSparseApplyAdagradDA 근위부 adagrad 체계에 따라 '*var' 및 '*accum'의 항목을 업데이트합니다.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyCenteredRMSProp 중심 RMSProp 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ResourceSparseApplyFtrl Ftrl-proximal 체계에 따라 '*var'의 관련 항목을 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ResourceSparseApplyFtrlV2 Ftrl-proximal 체계에 따라 '*var'의 관련 항목을 업데이트합니다.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyKerasMomentum 모멘텀 체계에 따라 '*var' 및 '*accum'의 관련 항목을 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ResourceSparseApplyMomentum 모멘텀 체계에 따라 '*var' 및 '*accum'의 관련 항목을 업데이트합니다.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyProximalAdagrad FOBOS 알고리즘에 따라 '*var' 및 '*accum'의 희소 업데이트 항목입니다.
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyProximalGradientDescent 학습률이 고정된 FOBOS 알고리즘으로 '*var'를 희소 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::ResourceSparseApplyRMSProp RMSProp 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::SparseApplyAdadelta var: Variable()에서 가져와야 합니다.
텐서플로우::ops::SparseApplyAdagrad adagrad 체계에 따라 '*var' 및 '*accum'의 관련 항목을 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::SparseApplyAdagradDA 근위부 adagrad 체계에 따라 '*var' 및 '*accum'의 항목을 업데이트합니다.
텐서플로우::ops::SparseApplyCenteredRMSProp 중심 RMSProp 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
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tensorflow::ops::SparseApplyProximalAdagrad FOBOS 알고리즘에 따라 '*var' 및 '*accum'의 희소 업데이트 항목입니다.
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