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TInt64

공개 인터페이스 TInt64

64비트 부호 있는 정수 텐서 유형입니다.

공개 방법

추상 정적 TInt64	scalarOf (긴 값) 단일 긴 값을 저장하기 위해 새 텐서를 할당합니다.
추상 정적 TInt64	tensorOf ( 모양 모양 , LongDataBuffer 데이터) 제공된 데이터로 초기화된 지정된 모양의 새 텐서를 할당합니다.
추상 정적 TInt64	tensorOf ( 모양 모양) 주어진 모양의 새로운 텐서를 할당합니다.
추상 정적 TInt64	tensorOf ( NdArray <Long> src) 주어진 long 배열의 복사본인 새 텐서를 할당합니다.
추상 정적 TInt64	tensorOf ( 모양 모양 , 소비자< TInt64 > dataInit) 주어진 형태의 새로운 텐서를 할당하고 해당 데이터를 초기화합니다.
추상 정적 TInt64	VectorOf (긴... 값) long 벡터를 저장하기 위해 새로운 텐서를 할당합니다.

상속된 메서드

인터페이스 org.tensorflow.ndarray.LongNdArray 에서

추상 LongNdArray	copyTo ( NdArray <Long> dst)
추상 NdArraySequence < LongNdArray >	요소 (int 차원Idx) 지정된 차원에 있는 모든 요소의 시퀀스를 반환합니다.
추상 LongNdArray	(긴... 좌표) 가져오기 주어진 좌표에서 이 배열의 N차원 요소를 반환합니다.
추상적인 긴	getLong (긴... 좌표) 주어진 좌표에서 발견된 스칼라의 긴 값을 반환합니다.
추상적인 긴	getObject (긴... 좌표) 주어진 좌표에서 찾은 스칼라 값을 반환합니다.
추상 LongNdArray	읽기 ( DataBuffer <Long> dst)
추상 LongNdArray	읽기 ( LongDataBuffer dst)
추상 NdArraySequence < LongNdArray >	스칼라 () 이 배열에 있는 모든 스칼라의 시퀀스를 반환합니다.
추상 LongNdArray	설정 ( NdArray <Long> src, long... 좌표)
추상 LongNdArray	setLong (긴 값, 긴... 좌표) 주어진 좌표에서 발견된 스칼라의 긴 값을 할당합니다.
추상 LongNdArray	setObject (긴 값, 긴... 좌표)
추상 LongNdArray	슬라이스 ( 인덱스... 인덱스) 하나 이상의 차원을 지정된 인덱스 선택기에 매핑하여 이 배열의 다차원 보기(또는 조각)를 만듭니다.
추상 LongNdArray	쓰기 ( LongDataBuffer src)
추상 LongNdArray	쓰기 ( DataBuffer <Long> src)

인터페이스 org.tensorflow.ndarray.NdArray 에서

추상 NdArray <Long>	copyTo ( NdArray <Long> dst) 이 배열의 내용을 대상 배열에 복사합니다.
추상 NdArraySequence <? NdArray <T>>를 확장합니다.	요소 (int 차원Idx) 지정된 차원에 있는 모든 요소의 시퀀스를 반환합니다.
추상 부울	같음 (객체 객체) n차원 배열 간의 동등성을 확인합니다.
추상 NdArray <Long>	(긴... 좌표) 가져오기 주어진 좌표에서 이 배열의 N차원 요소를 반환합니다.
추상적인 긴	getObject (긴... 좌표) 주어진 좌표에서 찾은 스칼라 값을 반환합니다.
추상 NdArray <Long>	읽기 ( DataBuffer <Long> dst) 이 N차원 배열의 내용을 대상 버퍼로 읽어옵니다.
추상 NdArraySequence <? NdArray <T>>를 확장합니다.	스칼라 () 이 배열에 있는 모든 스칼라의 시퀀스를 반환합니다.
추상 NdArray <Long>	설정 ( NdArray <Long> src, long... 좌표) 주어진 좌표에서 발견된 N차원 요소의 값을 할당합니다.
추상 NdArray <Long>	setObject (긴 값, 긴... 좌표) 주어진 좌표에서 발견된 스칼라 값을 할당합니다.
추상 NdArray <Long>	슬라이스 ( 인덱스... 인덱스) 하나 이상의 차원을 지정된 인덱스 선택기에 매핑하여 이 배열의 다차원 보기(또는 조각)를 만듭니다.
추상 NdArray <Long>	쓰기 ( DataBuffer <Long> src) 소스 버퍼에서 이 N차원 배열의 내용을 씁니다.

인터페이스 org.tensorflow.ndarray.Shaped 에서

추상 정수	순위 ()
추상 모양	모양 ()
추상적인 긴	사이즈 () 이 컨테이너의 전체 크기를 값 개수로 계산하고 반환합니다.

인터페이스 org.tensorflow.types.family.TType 에서

추상적인 공백	닫다 () Tensor와 관련된 리소스를 해제합니다.
추상 데이터 유형	데이터 형식 () 텐서에 저장된 요소의 `DataType` 반환합니다.
추상적인 긴	숫자바이트 () 텐서 데이터의 크기를 바이트 단위로 반환합니다.
추상 클래스<? TType 확장 >	유형 () 이 텐서의 유형을 `TType` 의 등록된 하위 클래스로 반환합니다.

인터페이스 org.tensorflow.Tensor 에서

추상 RawTensor	asRawTensor () 이 텐서의 원시(유형이 지정되지 않은) 표현을 반환합니다.
추상적인 공백	닫다 () Tensor와 관련된 리소스를 해제합니다.
추상 데이터 유형	데이터 형식 () 텐서에 저장된 요소의 `DataType` 반환합니다.
추상적인 긴	숫자바이트 () 텐서 데이터의 크기를 바이트 단위로 반환합니다.
추상 정적 <T는 TType > T를 확장합니다.	( Class<T> 유형, 모양 모양, 긴 크기, Consumer<T> dataInitializer) 주어진 데이터 유형, 모양 및 크기의 텐서를 할당합니다.
추상 정적 <T는 TType > T를 확장합니다.	( Class<T> 유형, 모양 모양) 주어진 데이터 유형과 형태의 텐서를 할당합니다.
추상 정적 <T는 TType > T를 확장합니다.	( Class<T> 유형, 모양 모양, 긴 크기) 주어진 데이터 유형, 모양 및 크기의 텐서를 할당합니다.
추상 정적 <T는 TType > T를 확장합니다.	( Class<T> 유형, 모양 모양, Consumer<T> dataInitializer) 주어진 데이터 유형과 형태의 텐서를 할당하고 초기화합니다.
추상 정적 <T는 TType > T를 확장합니다.	( Class<T> 유형, Shape 모양, ByteDataBuffer rawData) 주어진 버퍼가 제공하는 원시 데이터에서 모든 유형의 Tensor를 생성합니다.
추상 모양	모양 () 텐서의 형태를 반환합니다.

인터페이스 java.lang.AutoCloseable에서

추상적인 공백

닫다 ()

공개 방법

공개 정적 추상 TInt64 scalarOf (긴 값)

단일 긴 값을 저장하기 위해 새 텐서를 할당합니다.

매개변수

값	새 텐서에 저장하는 데 시간이 오래 걸립니다.

보고

새로운 텐서

공개 정적 추상 TInt64 tensorOf ( 모양 모양 , LongDataBuffer 데이터)

제공된 데이터로 초기화된 지정된 모양의 새 텐서를 할당합니다.

매개변수

모양	할당할 텐서의 모양
데이터	텐서를 초기화하기 위한 long 버퍼

보고

새로운 텐서

공개 정적 추상 TInt64 tensorOf ( 모양 모양)

주어진 모양의 새로운 텐서를 할당합니다.

매개변수

모양	할당할 텐서의 모양

보고

새로운 텐서

공개 정적 추상 TInt64 tensorOf ( NdArray <Long> src)

주어진 long 배열의 복사본인 새 텐서를 할당합니다.

텐서는 소스 배열과 동일한 모양을 가지며 해당 데이터가 복사됩니다.

매개변수

소스	새 텐서에 모양과 데이터를 제공하는 소스 배열

보고

새로운 텐서

공개 정적 추상 TInt64 tensorOf (모양 모양 , 소비자< TInt64 > dataInit)

주어진 형태의 새로운 텐서를 할당하고 해당 데이터를 초기화합니다.

매개변수

모양	할당할 텐서의 모양
데이터 초기화	텐서 데이터 초기화

보고

새로운 텐서

던지기

TensorFlow예외	텐서를 할당하거나 초기화할 수 없는 경우

공개 정적 추상 TInt64 벡터Of (긴... 값)

long 벡터를 저장하기 위해 새로운 텐서를 할당합니다.

매개변수

가치	새로운 텐서에 저장하고 싶어함

보고

새로운 텐서