चेतावनी: यह एपीआई हटा दिया गया है और प्रतिस्थापन के स्थिर होने के बाद TensorFlow के भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा।

Bucketize

संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
सार्वजनिक अंतिम वर्ग Bucketize

'सीमाओं' के आधार पर 'इनपुट' को बकेट करता है।

उदाहरण के लिए, यदि इनपुट सीमाएँ हैं = [0, 10, 100] इनपुट = [[-5, 10000] [150, 10] [5, 100]]

तो आउटपुट आउटपुट होगा = [[0, 3] [3, 2] [1, 3]]

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट <पूर्णांक>
asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
स्थिर <टी फैली संख्या> Bucketize
बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> इनपुट, सूची <फ्लोट> सीमाओं)
एक नया बकेटाइज़ ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
आउटपुट <पूर्णांक>
उत्पादन ()
'इनपुट' के साथ समान आकार, इनपुट के प्रत्येक मान को बकेट इंडेक्स से बदल दिया गया।

विरासत में मिली विधियां

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक आउटपुट <पूर्णांक> 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 Bucketize बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> इनपुट, सूची <फ्लोट> सीमाओं)

एक नया बकेटाइज़ ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।

मापदंडों
दायरा वर्तमान दायरा
इनपुट टेंसर के किसी भी आकार में इंट या फ्लोट प्रकार होता है।
सीमाओं फ्लोट्स की एक क्रमबद्ध सूची बाल्टी की सीमा देती है।
रिटर्न
  • बकेटाइज़ का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक आउटपुट <पूर्णांक> निर्गम ()

'इनपुट' के साथ समान आकार, इनपुट के प्रत्येक मान को बकेट इंडेक्स से बदल दिया गया।