चेतावनी: इस एपीआई को पदावनत कर दिया गया है और प्रतिस्थापन के स्थिर होने के बाद इसे TensorFlow के भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा।

TensorArraySplit

सार्वजनिक अंतिम वर्ग TensorArraySplit

डेटा को इनपुट मान से TensorArray तत्वों में विभाजित करें।

यह मानते हुए कि `लम्बाई` मान लेती है

(n0, n1, ..., n(T-1))
   
और उस `मान` का आकार है

(n0 + n1 + ... + n(T-1) x d0 x d1 x ...),
   
यह मानों को T टेंसर के साथ एक TensorArray में विभाजित करता है।

TensorArray अनुक्रमणिका t प्रारंभिक स्थिति वाले मानों का सबटेंसर होगा

(n0 + n1 + ... + n(t-1), 0, 0, ...)
   
और आकार होना

nt x d0 x d1 x ...
   

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट <फ्लोट>
आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का सांकेतिक हैंडल लौटाता है.
स्थिर <टी> TensorArraySplit
क्रिएट ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> हैंडल, ऑपरेंड <टी> वैल्यू, ऑपरेंड <लॉन्ग> लेंथ, ऑपरेंड <फ्लोट> फ्लोइन)
एक नया TensorArraySplit ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
आउटपुट <फ्लोट>
प्रवाह बाहर ()
एक फ्लोट स्केलर जो संचालन की उचित श्रृंखला को लागू करता है।

विरासत में मिली विधियाँ

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक आउटपुट <फ्लोट> आउटपुट के रूप में ()

टेंसर का सांकेतिक हैंडल लौटाता है.

TensorFlow संचालन के इनपुट अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट होते हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।

पब्लिक स्टेटिक TensorArraySplit क्रिएट ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> हैंडल, ऑपरेंड <T> वैल्यू, ऑपरेंड <लॉन्ग> लेंथ, ऑपरेंड <फ्लोट> फ्लोइन)

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

पैरामीटर
दायरा वर्तमान गुंजाइश
सँभालना TensorArray का हैंडल।
कीमत TensorArray को लिखने के लिए जुड़ा हुआ टेंसर।
लंबाई लंबाई का वेक्टर, मान की पंक्तियों को TensorArray में कैसे विभाजित करें।
में प्रवाह एक फ्लोट स्केलर जो संचालन की उचित श्रृंखला को लागू करता है।
रिटर्न
  • TensorArraySplit का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक आउटपुट <फ्लोट> फ्लोआउट ()

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

,
सार्वजनिक अंतिम वर्ग TensorArraySplit

डेटा को इनपुट मान से TensorArray तत्वों में विभाजित करें।

यह मानते हुए कि `लम्बाई` मान लेती है

(n0, n1, ..., n(T-1))
   
और उस `मान` का आकार है

(n0 + n1 + ... + n(T-1) x d0 x d1 x ...),
   
यह मानों को T टेंसर के साथ एक TensorArray में विभाजित करता है।

TensorArray अनुक्रमणिका t प्रारंभिक स्थिति वाले मानों का सबटेंसर होगा

(n0 + n1 + ... + n(t-1), 0, 0, ...)
   
और आकार होना

nt x d0 x d1 x ...
   

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट <फ्लोट>
आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का सांकेतिक हैंडल लौटाता है.
स्थिर <टी> TensorArraySplit
क्रिएट ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> हैंडल, ऑपरेंड <टी> वैल्यू, ऑपरेंड <लॉन्ग> लेंथ, ऑपरेंड <फ्लोट> फ्लोइन)
एक नया TensorArraySplit ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
आउटपुट <फ्लोट>
प्रवाह बाहर ()
एक फ्लोट स्केलर जो संचालन की उचित श्रृंखला को लागू करता है।

विरासत में मिली विधियाँ

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक आउटपुट <फ्लोट> आउटपुट के रूप में ()

टेंसर का सांकेतिक हैंडल लौटाता है.

TensorFlow संचालन के इनपुट अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट होते हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।

पब्लिक स्टेटिक TensorArraySplit क्रिएट ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> हैंडल, ऑपरेंड <T> वैल्यू, ऑपरेंड <लॉन्ग> लेंथ, ऑपरेंड <फ्लोट> फ्लोइन)

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

पैरामीटर
दायरा वर्तमान गुंजाइश
सँभालना TensorArray का हैंडल।
कीमत TensorArray को लिखने के लिए जुड़ा हुआ टेंसर।
लंबाई लंबाई का वेक्टर, मान की पंक्तियों को TensorArray में कैसे विभाजित करें।
में प्रवाह एक फ्लोट स्केलर जो संचालन की उचित श्रृंखला को लागू करता है।
रिटर्न
  • TensorArraySplit का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक आउटपुट <फ्लोट> फ्लोआउट ()

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