tf.Operation

Представляет узел графа, выполняющий вычисления над тензорами.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.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 tf.Graph графе, который принимает ноль или более Tensor объектов в качестве входных данных и генерирует ноль или более Tensor объектов в качестве выходных. Объекты типа Operation создаются путем вызова конструктора Python-операции (например, tf.matmul) в пределах tf.function или в контексте tf.Graph.as_default.

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

Если используется tf.compat.v1.Session, операцию tf.Graph 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 `Operation`.
`output_types`	список объектов `DType`. Список типов `Tensors` , вычисляемых этой операцией. Длина этого списка указывает на количество выходных точек `Operation`.
`control_inputs`	список операций или тензоров, для которых требуется зависимость от управления.
`input_types`	список объектов `DType`, представляющих типы тензоров, принимаемых `Operation`. По умолчанию используется `[x.dtype.base_dtype for x in inputs]`. Операции, ожидающие входные данные ссылочного типа, должны явно указать их.
`original_op`	Необязательно. Используется для связывания новой `Operation` с существующей `Operation` (например, реплики с операцией, которая была реплицирована).
`op_def`	Необязательно. Протокол `op_def_pb2.OpDef` , описывающий тип операции, которую представляет эта `Operation`.

Возможные исключения
`TypeError`	если входные данные управления 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 `node_def` некорректно.

Атрибуты
`control_inputs`	Объекты `Operation`, на которые у данной операции есть зависимость по управлению. Перед выполнением этой операции TensorFlow гарантирует, что операции в `self.control_inputs` завершили свою работу. Этот механизм может быть использован для выполнения операций последовательно по причинам производительности или для обеспечения того, что побочные эффекты операции наблюдаются в правильном порядке.
`device`	Имя устройства, которому назначена данная операция, если таковое имеется.
`graph`	`Graph`, содержащий данную операцию.
`inputs`	Последовательность объектов `Tensor`, представляющих входные данные данных для этой операции.
`name`	Полное имя данной операции.
`node_def`	Возвращает представление `NodeDef` этой операции.
`op_def`	Возвращает протокол `OpDef` , представляющий тип этой операции.
`outputs`	Список объектов `Tensor`, представляющих выходные данные данной операции.
`traceback`	Возвращает стек вызовов, из которого была создана эта операция.
`type`	Тип операции (например, `"MatMul"`).

Методы

`colocation_groups`

Просмотреть исходный код

colocation_groups()

Возвращает список групп размещения для операции.

`get_attr`

Просмотреть исходный код

get_attr(
    name
)

Возвращает значение атрибута данной операции с заданным name.

Аргументы
`name`	Название атрибута для извлечения.

Возвращаемое значение
Значение атрибута, как объект Python.

Возможные исключения
`ValueError`	Если у данной операции нет атрибута с заданным `name`.

`run`

Просмотреть исходный код

run(
    feed_dict=None, session=None
)

Выполняет эту операцию в Session.

Вызов этого метода выполнит все предыдущие операции, необходимые для получения входных данных для этой операции.

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

Аргументы
`feed_dict`	Словарь, сопоставляющий объекты `Tensor` с значениями подмены. См. `tf.Session.run` для описания допустимых значений подмены.
`session`	(Необязательно.) `Session`, которая будет использоваться для выполнения данной операции. Если не указано, будет использована сессия по умолчанию.

`values`

Просмотреть исходный код

values()

УСТЕРЕЖДАЕТСЯ: Используйте 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/r2.3/api_docs/python/tf/Operation