tf.Operation

Представляет узел графа, выполняющий вычисления над тензорами.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.Operation, `tf.compat.v2.Operation`

tf.Operation(
    node_def, g, inputs=None, output_types=None, control_inputs=None,
    input_types=None, original_op=None, op_def=None
)

Операция — это узел в TensorFlow-графе, который принимает на вход ноль или более объектов-тензоров и генерирует ноль или более объектов-тензоров на выходе. Объекты типа Operation создаются вызовом конструктора Python-операции (например, tf.matmul) или tf.Graph.create_op.

Например, c = tf.matmul(a, b) создаёт операцию типа "MatMul", которая принимает тензоры a и b в качестве входных данных и генерирует тензор c в качестве выходного.

После запуска графа в сессии, операцию можно выполнить, передав её в tf.Session.run. op.run() — это сокращение для вызова tf.compat.v1.get_default_session().run(op).

Аргументы
`node_def`	`node_def_pb2.NodeDef`. `NodeDef` для `Operation`. Используется для атрибутов `node_def_pb2.NodeDef`, обычно `name`, `op`, и `device`. Атрибут `input` здесь не имеет значения, так как он будет вычислен при генерации модели.
`g`	`Graph`. Родительский граф.
`inputs`	список объектов `Tensor`. Входные данные для данной операции.
`output_types`	список объектов `DType`. Список типов тензоров, вычисляемых этой операцией. Длина этого списка указывает количество выходных точек операции.
`control_inputs`	список операций или тензоров, от которых требуется зависимость контроля.
`input_types`	Список объектов `DType`, представляющих типы тензоров, принимаемых операцией. По умолчанию использует `[x.dtype.base_dtype for x in inputs]`. Операции, ожидающие входных данных типа ссылок, должны явно указывать их.
`original_op`	Необязательно. Используется для связывания новой операции с существующей (например, реплики с операцией, которая была реплицирована).
`op_def`	Необязательно. `op_def_pb2.OpDef` протокол, описывающий тип операции, которую представляет эта операция.

Возможные исключения
`TypeError`	если входные данные контроля не являются операциями или тензорами, или если `node_def` не является `NodeDef`, или если `g` не является `Graph`, или если `inputs` не являются тензорами, или если `inputs` и `input_types` несовместимы.
`ValueError`	если имя операции некорректно.

Атрибуты
`control_inputs`	Объекты операции, от которых эта операция зависит с точки зрения контроля. Перед выполнением данной операции TensorFlow гарантирует, что операции в `self.control_inputs` завершены. Этот механизм может использоваться для выполнения операций последовательно для повышения производительности или для обеспечения того, что побочные эффекты операции наблюдаются в правильном порядке.
`device`	Имя устройства, к которому назначена эта операция, если таковое имеется.
`graph`	Граф, содержащий данную операцию.
`inputs`	Список объектов тензоров, представляющих входные данные этой операции.
`name`	Полное имя этой операции.
`node_def`	Возвращает представление этой операции в формате протокола.
`op_def`	Возвращает протокол типа этой операции.
`outputs`	Список объектов тензоров, представляющих выходные данные этой операции.
`traceback`	Возвращает стек вызовов с момента создания этой операции.
`traceback_with_start_lines`	То же, что и traceback, но включает начальную строку определения функции.
`type`	Тип операции (например, `"MatMul"`).

Методы

`colocation_groups`

Просмотреть исходный код

colocation_groups()

Возвращает список групп размещения операции.

`get_attr`

Просмотреть исходный код

get_attr(
    name
)

Возвращает значение атрибута данной операции с указанным именем.

Аргументы
`name`	Имя атрибута для извлечения.

Возвращаемое значение
Значение атрибута в качестве объекта Python.

Возможные исключения
`ValueError`	Если у данной операции нет атрибута с указанным именем.

`run`

Просмотреть исходный код

run(
    feed_dict=None, session=None
)

Выполняет данную операцию в сессии.

Вызов этого метода выполнит все предшествующие операции, необходимые для получения входных данных для данной операции.

Примечание: Перед вызовом Operation.run() её граф должен быть запущен в сессии, и либо должна быть доступна стандартная сессия, либо session должна быть явно указана.

Аргументы
`feed_dict`	Словарь, сопоставляющий объекты тензоров со значениями подмены. См. `tf.Session.run` для описания допустимых значений подмены.
`session`	(Необязательно.) Сессия, которая будет использована для выполнения данной операции. Если нет, используется стандартная сессия.

`values`

Просмотреть исходный код

values()

УСТАРЕЛО: Используйте атрибут outputs.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/Operation