Uyarı: Bu API kullanımdan kaldırıldı ve TensorFlow'un gelecekteki bir sürümünde , değişim kararlı hale geldikten sonra kaldırılacaktır.

Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.
Switch to English

Nerede

genel final sınıfı Nerede

Bir tensörde sıfır olmayan / gerçek değerlerin konumlarını döndürür.

Bu işlem, "koşul" daki gerçek öğelerin koordinatlarını döndürür. Koordinatlar, birinci boyutun (satırlar) gerçek öğelerin sayısını temsil ettiği ve ikinci boyutun (sütunlar) gerçek öğelerin koordinatlarını temsil ettiği 2-B tensörde döndürülür. Unutmayın, çıkış tensörünün şekli "durum" da kaç tane gerçek değer olduğuna bağlı olarak değişebilir. Endeksler ana satır sırasına göre çıkarılır.

Örneğin:

# '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]]
 

Kamu Yöntemleri

Çıkış <Uzun>
asOutput ()
Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.
statik <T> Nerede
oluştur ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> koşulu)
Yeni bir Where işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.
Çıkış <Uzun>
dizin ()

Devralınan Yöntemler

Kamu Yöntemleri

public Output <Long> asOutput ()

Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.

TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girdinin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tutamaç elde etmek için kullanılır.

public static Where create ( Scope kapsamı, Operand <T> koşulu)

Yeni bir Where işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.

Parametreler
dürbün mevcut kapsam
İadeler
  • yeni bir Where örneği

public Output <Long> indeksi ()