Kelas Bersarang
| kelas | BooleanMaskUpdate.Opsi | Atribut opsional untuk BooleanMaskUpdate | |
Konstruktor Publik
Metode Publik
| BooleanMaskUpdate.Options statis | sumbu (sumbu bilangan bulat) Digunakan untuk menunjukkan sumbu yang akan dijadikan masking. |
| BooleanMaskUpdate.Options statis | siaran (siaran Boolean) Apakah akan mencoba pembaruan siaran. |
| statis <T memperluas TType > Operan <T> |
Metode Warisan
Konstruktor Publik
Pembaruan BooleanMask publik ()
Metode Publik
sumbu BooleanMaskUpdate.Options statis publik (sumbu bilangan bulat)
Digunakan untuk menunjukkan sumbu yang akan dijadikan masking. axis + dim(mask) <= dim(tensor) dan bentuk mask harus sesuai dengan dimensi axis + dim(mask) pertama dari bentuk tensor .
Parameter
| sumbu | sumbu untuk menutupi. Menggunakan 0 jika nol. |
|---|
Siaran BooleanMaskUpdate.Options statis publik (siaran Boolean)
Apakah akan mencoba pembaruan siaran. Benar secara default.
Operan statis publik <T> buat ( Lingkup cakupan , Tensor Operan <T>, Masker Operan < TBool >, Pembaruan Operan <T>, Opsi... opsi)
Memperbarui tensor pada nilai yang disamarkan, dan mengembalikan tensor yang diperbarui. Tidak mengubah tensor masukan. updates akan disiarkan secara default
Setara dengan numpy adalah `tensor[mask] = update`.
Secara umum, 0 < dim(mask) = K <= dim(tensor) , dan bentuk mask harus sesuai dengan dimensi K pertama dari bentuk tensor . Kami kemudian memiliki: booleanMask(tensor, mask)[i, j1,...,jd] = tensor[i1,...,iK,j1,...,jd] di mana (i1,...,iK) adalah entri mask true (urutan baris-utama).
axis dapat digunakan dengan mask untuk menunjukkan sumbu yang akan di-mask (secara default adalah 0). Dalam hal ini, axis + dim(mask) <= dim(tensor) dan bentuk mask harus cocok dengan dimensi axis + dim(mask) pertama dari bentuk tensor .
Bentuk updates harus [n, t_1, t_2, ...] dengan n adalah jumlah nilai sebenarnya dalam mask dan t_i adalah dimensi tensor i setelah axis dan mask . updates akan disiarkan ke bentuk ini secara default, yang dapat dinonaktifkan menggunakan options .
Parameter
| tensor | Tensor yang akan disamarkan. |
|---|---|
| masker | Masker yang akan digunakan. |
| pembaruan | nilai-nilai baru |
| pilihan | membawa nilai atribut opsional |
Kembali
- Tensor bertopeng.