Renvoie les emplacements des valeurs différentes de zéro/vraies dans un tenseur.
Cette opération renvoie les coordonnées des vrais éléments dans « condition ». Les coordonnées sont renvoyées dans un tenseur 2D où la première dimension (lignes) représente le nombre de vrais éléments et la deuxième dimension (colonnes) représente les coordonnées des vrais éléments. Gardez à l'esprit que la forme du tenseur de sortie peut varier en fonction du nombre de valeurs vraies dans la « condition ». Les indices sont affichés dans l'ordre des lignes principales.
Par exemple :
# '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]]
Méthodes publiques
| Sortie <Long> | comme Sortie () Renvoie le handle symbolique d'un tenseur. |
| statique <T> Où | créer (portée de portée , condition d'opérande <T>) Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération Where. |
| Sortie <Long> | indice () |
Méthodes héritées
Méthodes publiques
sortie publique <Long> asOutput ()
Renvoie le handle symbolique d'un tenseur.
Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.
public static Où créer ( Portée de la portée , condition Opérande <T>)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération Where.
Paramètres
| portée | portée actuelle |
|---|
Retour
- une nouvelle instance de Where
Renvoie les emplacements des valeurs différentes de zéro/vraies dans un tenseur.
Cette opération renvoie les coordonnées des vrais éléments dans « condition ». Les coordonnées sont renvoyées dans un tenseur 2D où la première dimension (lignes) représente le nombre de vrais éléments et la deuxième dimension (colonnes) représente les coordonnées des vrais éléments. Gardez à l'esprit que la forme du tenseur de sortie peut varier en fonction du nombre de valeurs vraies dans la « condition ». Les indices sont affichés dans l'ordre des lignes principales.
Par exemple :
# '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]]
Méthodes publiques
| Sortie <Long> | comme Sortie () Renvoie le handle symbolique d'un tenseur. |
| statique <T> Où | créer (portée de portée , condition d'opérande <T>) Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération Where. |
| Sortie <Long> | indice () |
Méthodes héritées
Méthodes publiques
sortie publique <Long> asOutput ()
Renvoie le handle symbolique d'un tenseur.
Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.
public static Où créer ( Portée de la portée , condition Opérande <T>)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération Where.
Paramètres
| portée | portée actuelle |
|---|
Retour
- une nouvelle instance de Where