BooleanMaskUpdate

मास्क लगाने के लिए अक्ष को इंगित करने के लिए उपयोग किया जाता है। axis + dim(mask) <= dim(tensor) और mask का आकार tensor के आकार के पहले axis + dim(mask) आयामों से मेल खाना चाहिए।

प्रसारण अद्यतन का प्रयास करना है या नहीं. डिफ़ॉल्ट रूप से सत्य है.

छिपाए गए मानों पर एक टेंसर को अद्यतन करता है, और अद्यतन टेंसर लौटाता है। इनपुट टेंसर को परिवर्तित नहीं करता. updates डिफ़ॉल्ट रूप से प्रसारित किए जाएंगे

नम्पी समतुल्य `टेंसर[मास्क] = अपडेट` है।

सामान्य तौर पर, 0 < dim(mask) = K <= dim(tensor) , और mask का आकार tensor के आकार के पहले K आयामों से मेल खाना चाहिए। फिर हमारे पास है: booleanMask(tensor, mask)[i, j1,...,jd] = tensor[i1,...,iK,j1,...,jd] जहां (i1,...,iK) mask (पंक्ति-प्रमुख क्रम) की iवीं true प्रविष्टि है।

axis mask के साथ अक्ष को मास्क करने के लिए इंगित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है (यह डिफ़ॉल्ट रूप से 0 है)। उस स्थिति में, axis + dim(mask) <= dim(tensor) और mask का आकार tensor के आकार के पहले axis + dim(mask) आयामों से मेल खाना चाहिए।

updates का आकार [n, t_1, t_2, ...] होना चाहिए जहां n mask में वास्तविक मानों की संख्या है और t_i axis और mask के बाद tensor का i वां आयाम है। updates डिफ़ॉल्ट रूप से इस आकार में प्रसारित किया जाएगा, जिसे options उपयोग करके अक्षम किया जा सकता है।