प्रत्येक पंक्ति के साथ निचला_बाउंड (सॉर्टेड_सर्च_वैल्यू, मान) लागू करता है।
समान अनुक्रमणिका वाली पंक्तियों के प्रत्येक सेट (सॉर्ट किए गए_इनपुट, मान) को स्वतंत्र रूप से माना जाता है। परिणामी पंक्ति `np.searchsorted(sorted_inputs, value, side='left')` को कॉल करने के बराबर है।
परिणाम संपूर्ण `टेन्सर` का वैश्विक सूचकांक नहीं है, बल्कि अंतिम आयाम में केवल सूचकांक है।
एक 2-डी उदाहरण: क्रमबद्ध_अनुक्रम = [[0, 3, 9, 9, 10], [1, 2, 3, 4, 5]] मान = [[2, 4, 9], [0, 2, 6 ]]
परिणाम = लोअरबाउंड (सॉर्ट किए गए_अनुक्रम, मान)
परिणाम == [[1, 2, 2], [0, 1, 5]]
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <u> | asOutput () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर <यू संख्या फैली हुई है, टी> LowerBound <u> | |
| स्थिर <टी> LowerBound <पूर्णांक> | |
| आउटपुट <u> | उत्पादन () एक `टेंसर` `मान` के समान आकार के साथ। |
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 LowerBound <u> बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> sortedInputs, ओपेरैंड <टी> मूल्यों, कक्षा <u> outType)
एक नया लोअरबाउंड ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| क्रमबद्ध इनपुट | 2-डी टेंसर जहां प्रत्येक पंक्ति का आदेश दिया जाता है। |
| मूल्यों | 2-डी टेंसर पंक्तियों की समान संख्या के साथ `सॉर्टेड_सर्च_वैल्यूज` के रूप में। इसमें वे मान शामिल हैं जिन्हें `sorted_search_values` में खोजा जाएगा। |
रिटर्न
- लोअरबाउंड का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थिर LowerBound <पूर्णांक> बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> sortedInputs, ओपेरैंड <टी> मान)
डिफ़ॉल्ट आउटपुट प्रकारों का उपयोग करके एक नया लोअरबाउंड ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| क्रमबद्ध इनपुट | 2-डी टेंसर जहां प्रत्येक पंक्ति का आदेश दिया जाता है। |
| मूल्यों | 2-डी टेंसर पंक्तियों की समान संख्या के साथ `सॉर्टेड_सर्च_वैल्यूज` के रूप में। इसमें वे मान शामिल हैं जिन्हें `sorted_search_values` में खोजा जाएगा। |
रिटर्न
- लोअरबाउंड का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <u> निर्गम ()
एक `टेंसर` `मान` के समान आकार के साथ। इसमें अंतिम आयाम में पहला स्केलर इंडेक्स होता है जहां ऑर्डर की गई संपत्ति को बदले बिना मूल्यों को डाला जा सकता है।