classe statique publique StridedSlice.Options
Attributs facultatifs pour StridedSlice
Méthodes publiques
| StridedSlice.Options | commencerMask (Long commencerMask) |
| StridedSlice.Options | ellipsisMask (Masque ellipse long) |
| StridedSlice.Options | endMask (Masque de fin long) |
| StridedSlice.Options | newAxisMask (Long newAxisMask) |
| StridedSlice.Options | ShrinkAxisMask (ShrinkAxisMask long) |
Méthodes héritées
Méthodes publiques
public StridedSlice.Options BeginMask (Long BeginMask)
Paramètres
| commencerMasque | un masque de bits où un bit i étant 1 signifie ignorer la valeur de début et utiliser à la place le plus grand intervalle possible. Au moment de l'exécution, start[i] sera remplacé par `[0, n-1)` si `stride[i] > 0` ou `[-1, n-1]` si `stride[i] < 0` |
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public StridedSlice.Options ellipsisMask (ellipsisMask long)
Paramètres
| points de suspensionMasque | un masque de bits où le bit « i » étant 1 signifie que la « i » position est en fait des points de suspension. Un bit au maximum peut être 1. Si `ellipsis_mask == 0`, alors un masque de points de suspension implicite de `1 << (m+1)` est fourni. Cela signifie que `foo[3:5] == foo[3:5, ...]`. Les points de suspension créent implicitement autant de spécifications de plage que nécessaire pour spécifier entièrement la plage découpée pour chaque dimension. Par exemple, pour un tenseur à 4 dimensions `foo`, la tranche `foo[2, ..., 5:8]` implique `foo[2, :, :, 5:8]`. |
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public StridedSlice.Options newAxisMask (Long newAxisMask)
Paramètres
| nouveauAxisMask | un masque de bits où le bit « i » étant 1 signifie que la « i » spécification crée une nouvelle forme à 1 dimension. Par exemple `foo[:4, tf.newaxis, :2]` produirait un tenseur de forme `(4, 1, 2)`. |
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public StridedSlice.Options ShrinkAxisMask (ShrinkAxisMask long)
Paramètres
| rétrécirAxisMask | un masque de bits où le bit « i » implique que la « i » spécification doit réduire la dimensionnalité. Le début et la fin doivent impliquer une tranche de taille 1 dans la dimension. Par exemple, en python, on pourrait faire `foo[:, 3, :]` ce qui donnerait à `shrink_axis_mask` la valeur 2. |
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