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

TensorArrayScatter

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

इनपुट मान से डेटा को विशिष्ट TensorArray तत्वों में बिखेरें।

`सूचकांक` एक सदिश होना चाहिए, इसकी लंबाई `मान` के पहले डिम से मेल खाना चाहिए।

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट <फ्लोट>
asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
स्थिर <टी> TensorArrayScatter
बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <?> हैंडल, ओपेरैंड <पूर्णांक> सूचकांक, ओपेरैंड <टी> मूल्य, ओपेरैंड <फ्लोट> Flowin)
एक नया TensorArrayScatter ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
आउटपुट <फ्लोट>
flowOut ()
एक फ्लोट स्केलर जो संचालन की उचित श्रृंखला को लागू करता है।

विरासत में मिली विधियां

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक आउटपुट <फ्लोट> 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 TensorArrayScatter बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <?> हैंडल, ओपेरैंड <पूर्णांक> सूचकांक, ओपेरैंड <टी> मूल्य, ओपेरैंड <फ्लोट> Flowin)

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

मापदंडों
दायरा वर्तमान दायरा
हैंडल TensorArray को हैंडल।
सूचकांक वे स्थान जहाँ टेंसर तत्वों को लिखना है।
मूल्य संयोजित टेंसर TensorArray को लिखने के लिए।
में प्रवाह एक फ्लोट स्केलर जो संचालन की उचित श्रृंखला को लागू करता है।
रिटर्न
  • TensorArrayScatter का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक आउटपुट <फ्लोट> flowOut ()

एक फ्लोट स्केलर जो संचालन की उचित श्रृंखला को लागू करता है।