मूल्यों का हिस्टोग्राम लौटाएं।
टेंसर `वैल्यू` को देखते हुए, यह ऑपरेशन रैंक 1 हिस्टोग्राम देता है, जो प्रत्येक बिन में आने वाली `वैल्यू` में प्रविष्टियों की संख्या की गणना करता है। डिब्बे समान चौड़ाई वाले होते हैं और `value_range` और `nbins` तर्कों द्वारा निर्धारित होते हैं।
# Bins will be: (-inf, 1), [1, 2), [2, 3), [3, 4), [4, inf)
nbins = 5
value_range = [0.0, 5.0]
new_values = [-1.0, 0.0, 1.5, 2.0, 5.0, 15]
with tf.get_default_session() as sess:
hist = tf.histogram_fixed_width(new_values, value_range, nbins=5)
variables.global_variables_initializer().run()
sess.run(hist) => [2, 1, 1, 0, 2]
सार्वजनिक तरीके
आउटपुट <u> | asOutput () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
स्थिर <यू संख्या फैली हुई है, टी फैली संख्या> HistogramFixedWidth <u> | |
स्थिर <टी संख्या फैली> HistogramFixedWidth <पूर्णांक> | |
आउटपुट <u> | बाहर () एक 1-डी `टेन्सर` मूल्यों का हिस्टोग्राम धारण करता है। |
विरासत में मिली विधियां
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <u> 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 HistogramFixedWidth <u> बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> मूल्यों, ओपेरैंड <टी> valueRange, ओपेरैंड <पूर्णांक> nbins, कक्षा <u> dtype)
एक नया हिस्टोग्रामफिक्स्डविड्थ ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
मूल्यों | संख्यात्मक `टेन्सर`। |
मूल्य सीमा | आकार [2] `टेन्सर` समान `dtype` के रूप में `मान`। मान <= value_range[0] को hist[0] पर मैप किया जाएगा, मान>= value_range[1] को हिस्ट[-1] में मैप किया जाएगा। |
एनबिन्स | स्केलर `int32 टेंसर`। हिस्टोग्राम डिब्बे की संख्या। |
रिटर्न
- हिस्टोग्रामफिक्स्डविड्थ का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थिर HistogramFixedWidth <पूर्णांक> बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> मूल्यों, ओपेरैंड <टी> valueRange, ओपेरैंड <पूर्णांक> nbins)
डिफ़ॉल्ट आउटपुट प्रकारों का उपयोग करके एक नया हिस्टोग्रामफिक्स्डविड्थ ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
मूल्यों | संख्यात्मक `टेन्सर`। |
मूल्य सीमा | आकार [2] `टेन्सर` समान `dtype` के रूप में `मान`। मान <= value_range[0] को hist[0] पर मैप किया जाएगा, मान>= value_range[1] को हिस्ट[-1] में मैप किया जाएगा। |
एनबिन्स | स्केलर `int32 टेंसर`। हिस्टोग्राम डिब्बे की संख्या। |
रिटर्न
- हिस्टोग्रामफिक्स्डविड्थ का एक नया उदाहरण