सार्वजनिक अंतिम वर्ग असाइन
इसे 'मान' निर्दिष्ट करके 'रेफरी' अपडेट करें।
असाइनमेंट पूरा होने के बाद यह ऑपरेशन "रेफरी" आउटपुट करता है। यह श्रृंखला संचालन को आसान बनाता है जिसे रीसेट मान का उपयोग करने की आवश्यकता होती है।
नेस्टेड कक्षाएं
| कक्षा | असाइन करें। विकल्प | के लिए वैकल्पिक विशेषताओं Assign | |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <टी> | asOutput () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर <टी> असाइन <टी> | बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> रेफरी, ओपेरैंड <टी> मूल्य, विकल्प ... विकल्प) एक नया असाइन ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि। |
| आउटपुट <टी> | outputRef () = "रेफरी" के समान। |
| स्थिर Assign.Options | useLocking (बूलियन useLocking) |
| स्थिर Assign.Options | validateShape (बूलियन validateShape) |
विरासत में मिली विधियां
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <टी> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के लिए इनपुट एक अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थिर असाइन <टी> बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> रेफरी, ओपेरैंड <टी> मूल्य, विकल्प ... विकल्प)
एक नया असाइन ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| संदर्भ | एक `वैरिएबल` नोड से होना चाहिए। प्रारंभिक हो सकता है। |
| मूल्य | वैरिएबल को असाइन किया जाने वाला मान. |
| विकल्प | वैकल्पिक विशेषता मान रखता है |
रिटर्न
- असाइन करने का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <टी> outputRef ()
= "रेफरी" के समान। वेरिएबल को रीसेट करने के बाद नए मान का उपयोग करने के लिए संचालन के लिए एक सुविधा के रूप में लौटाया गया।
सार्वजनिक स्थिर Assign.Options useLocking (बूलियन useLocking)
मापदंडों
| लॉकिंग का उपयोग करें | यदि सही है, तो असाइनमेंट को लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है। |
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सार्वजनिक स्थिर Assign.Options validateShape (बूलियन validateShape)
मापदंडों
| मान्य आकार | यदि सही है, तो ऑपरेशन मान्य करेगा कि 'मान' का आकार टेंसर के आकार से मेल खाता है जिसे सौंपा जा रहा है। यदि गलत है, तो 'रेफरी' 'मान' का आकार ले लेगा। |
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