Trả về vị trí của các giá trị khác 0/đúng trong một tenxơ.
Thao tác này trả về tọa độ của các phần tử đúng trong `điều kiện`. Tọa độ được trả về trong một tenxơ 2-D trong đó chiều thứ nhất (hàng) biểu thị số phần tử thực và chiều thứ hai (cột) biểu thị tọa độ của các phần tử thực. Hãy nhớ rằng, hình dạng của tenxơ đầu ra có thể thay đổi tùy thuộc vào số lượng giá trị thực có trong `điều kiện`. Các chỉ số được xuất theo thứ tự hàng lớn.
Ví dụ:
# 'input' tensor is [[True, False]
# [True, False]]
# 'input' has two true values, so output has two coordinates.
# 'input' has rank of 2, so coordinates have two indices.
where(input) ==> [[0, 0],
[1, 0]]
# `condition` tensor is [[[True, False]
# [True, False]]
# [[False, True]
# [False, True]]
# [[False, False]
# [False, True]]]
# 'input' has 5 true values, so output has 5 coordinates.
# 'input' has rank of 3, so coordinates have three indices.
where(input) ==> [[0, 0, 0],
[0, 1, 0],
[1, 0, 1],
[1, 1, 1],
[2, 1, 1]]
# `condition` tensor is [[[1.5, 0.0]
# [-0.5, 0.0]]
# [[0.0, 0.25]
# [0.0, 0.75]]
# [[0.0, 0.0]
# [0.0, 0.01]]]
# 'input' has 5 nonzero values, so output has 5 coordinates.
# 'input' has rank of 3, so coordinates have three indices.
where(input) ==> [[0, 0, 0],
[0, 1, 0],
[1, 0, 1],
[1, 1, 1],
[2, 1, 1]]
# `condition` tensor is [[[1.5 + 0.0j, 0.0 + 0.0j]
# [0.0 + 0.5j, 0.0 + 0.0j]]
# [[0.0 + 0.0j, 0.25 + 1.5j]
# [0.0 + 0.0j, 0.75 + 0.0j]]
# [[0.0 + 0.0j, 0.0 + 0.0j]
# [0.0 + 0.0j, 0.01 + 0.0j]]]
# 'input' has 5 nonzero magnitude values, so output has 5 coordinates.
# 'input' has rank of 3, so coordinates have three indices.
where(input) ==> [[0, 0, 0],
[0, 1, 0],
[1, 0, 1],
[1, 1, 1],
[2, 1, 1]]
Phương pháp công khai
| Đầu ra <Dài> | asOutput () Trả về phần điều khiển tượng trưng của một tenxơ. |
| tĩnh <T> Ở đâu | |
| Đầu ra <Dài> | mục lục () |
Phương pháp kế thừa
Phương pháp công khai
Đầu ra công khai <Dài> asOutput ()
Trả về phần điều khiển tượng trưng của một tenxơ.
Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.
public static Nơi tạo (Phạm vi phạm vi , điều kiện Toán hạng <T>)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác Where mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|
Trả lại
- một phiên bản mới của Where
Trả về vị trí của các giá trị khác 0/đúng trong một tenxơ.
Thao tác này trả về tọa độ của các phần tử đúng trong `điều kiện`. Tọa độ được trả về trong một tenxơ 2-D trong đó chiều thứ nhất (hàng) biểu thị số phần tử thực và chiều thứ hai (cột) biểu thị tọa độ của các phần tử thực. Hãy nhớ rằng, hình dạng của tenxơ đầu ra có thể thay đổi tùy thuộc vào số lượng giá trị thực có trong `điều kiện`. Các chỉ số được xuất theo thứ tự hàng lớn.
Ví dụ:
# 'input' tensor is [[True, False]
# [True, False]]
# 'input' has two true values, so output has two coordinates.
# 'input' has rank of 2, so coordinates have two indices.
where(input) ==> [[0, 0],
[1, 0]]
# `condition` tensor is [[[True, False]
# [True, False]]
# [[False, True]
# [False, True]]
# [[False, False]
# [False, True]]]
# 'input' has 5 true values, so output has 5 coordinates.
# 'input' has rank of 3, so coordinates have three indices.
where(input) ==> [[0, 0, 0],
[0, 1, 0],
[1, 0, 1],
[1, 1, 1],
[2, 1, 1]]
# `condition` tensor is [[[1.5, 0.0]
# [-0.5, 0.0]]
# [[0.0, 0.25]
# [0.0, 0.75]]
# [[0.0, 0.0]
# [0.0, 0.01]]]
# 'input' has 5 nonzero values, so output has 5 coordinates.
# 'input' has rank of 3, so coordinates have three indices.
where(input) ==> [[0, 0, 0],
[0, 1, 0],
[1, 0, 1],
[1, 1, 1],
[2, 1, 1]]
# `condition` tensor is [[[1.5 + 0.0j, 0.0 + 0.0j]
# [0.0 + 0.5j, 0.0 + 0.0j]]
# [[0.0 + 0.0j, 0.25 + 1.5j]
# [0.0 + 0.0j, 0.75 + 0.0j]]
# [[0.0 + 0.0j, 0.0 + 0.0j]
# [0.0 + 0.0j, 0.01 + 0.0j]]]
# 'input' has 5 nonzero magnitude values, so output has 5 coordinates.
# 'input' has rank of 3, so coordinates have three indices.
where(input) ==> [[0, 0, 0],
[0, 1, 0],
[1, 0, 1],
[1, 1, 1],
[2, 1, 1]]
Phương pháp công khai
| Đầu ra <Dài> | asOutput () Trả về phần điều khiển tượng trưng của một tenxơ. |
| tĩnh <T> Ở đâu | |
| Đầu ra <Dài> | mục lục () |
Phương pháp kế thừa
Phương pháp công khai
Đầu ra công khai <Dài> asOutput ()
Trả về phần điều khiển tượng trưng của một tenxơ.
Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.
public static Nơi tạo (Phạm vi phạm vi , điều kiện Toán hạng <T>)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác Where mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|
Trả lại
- một phiên bản mới của Where