extension Array: TensorArrayProtocol where Element: TensorGroupextension Array: MutableCollectionAlgorithmsextension Array: KeyPathIterableextension Array: Differentiable where Element: Differentiableextension Array: EuclideanDifferentiable
where Element: EuclideanDifferentiableextension Array where Element: Differentiableextension Array : ConvertibleFromNumpyArray
where Element : NumpyScalarCompatibleextension Array where Element == UInt8public extension Array where Element : NumpyScalarCompatibleextension Array where Element == Boolextension Array : PythonConvertible where Element : PythonConvertibleextension Array where Element == Int64extension Array : ConvertibleFromPython where Element : ConvertibleFromPythonextension Array where Element == XLATensorextension Array: ElementaryFunctions where Element: ElementaryFunctionsextension Array where Element: AnyTensorextension Array where Element == PaddingConfigDimensionLa vista de una matriz como la variedad de productos diferenciables de
Elementmultiplicada consigo mismacountveces.Declaración
extension Array.DifferentiableView: _KeyPathIterableBase where Element: Differentiable@frozen public struct DifferentiableViewextension Array.DifferentiableView: Differentiable where Element: Differentiableextension Array.DifferentiableView: EuclideanDifferentiable where Element: EuclideanDifferentiableextension Array.DifferentiableView: Equatable where Element: Differentiable & Equatableextension Array.DifferentiableView: ExpressibleByArrayLiteral where Element: Differentiableextension Array.DifferentiableView: CustomStringConvertible where Element: Differentiableextension Array.DifferentiableView: KeyPathIterable where Element: Differentiable
posiciónextension Array.DifferentiableView: ElementaryFunctions where Element: Differentiable & ElementaryFunctionsextension Array.DifferentiableView: AdditiveArithmetic where Element: AdditiveArithmetic & Differentiableextension Array.DifferentiableView: BidirectionalCollection, Collection, MutableCollection, RandomAccessCollection, RangeReplaceableCollection, Sequence where Element: Differentiableextension Array.DifferentiableView: VectorProtocol where Element: Differentiable & VectorProtocolextension Array.DifferentiableView: PointwiseMultiplicative where Element: Differentiable & PointwiseMultiplicativeDeclaración
public typealias AllKeyPaths = [PartialKeyPath<Array>]Declaración
public var allKeyPaths: [PartialKeyPath<Array>] { get }
Declaración
public typealias TangentVector = Array<Element.TangentVector>.DifferentiableViewDeclaración
public mutating mutating func move(along direction: TangentVector)Un cierre que produce un
TangentVectorde ceros con el mismocountqueself.Declaración
public var zeroTangentVectorInitializer: () -> TangentVector { get }
Declaración
public var differentiableVectorView: TangentVector { get }
Declaración
@derivative init(repeating: count)Declaración
@differentiable(wrt: self) public func differentiableMap<Result: Differentiable>( _ body: @differentiable (Element) -> Result ) -> [Result]Declaración
@differentiable(wrt: (self, initialResult) public func differentiableReduce<Result: Differentiable>( _ initialResult: Result, _ nextPartialResult: @differentiable (Result, Element) -> Result ) -> Result
Crea una
Arraycon la misma forma y escalares que la instancianumpy.ndarrayespecificada.Condición previa
Se debe instalar el paquetenumpyde Python.Declaración
public init?(numpy numpyArray: PythonObject)Parámetros
numpyArrayLa instancia
numpy.ndarraya convertir.Valor de retorno
numpyArrayconvertido en unArray. DevuelvenilsinumpyArrayno es 1-D o no tiene undtypeescalar compatible.Crea una instancia
numpy.ndarray1-D con los mismos escalares que esteArray.Condición previa
Se debe instalar el paquetenumpyde Python.Declaración
func makeNumpyArray() -> PythonObject
Declaración
public var pythonObject: PythonObject { get }
Declaración
public init?(_ pythonObject: PythonObject)
La raíz cuadrada de
x.Para tipos reales, si
xes negativo, el resultado es.nan. Para tipos complejos hay un corte de rama en el eje real negativo.Declaración
public static func sqrt(_ x: `Self`) -> Array<Element>El coseno de
x, interpretado como un ángulo en radianes.Declaración
public static func cos(_ x: `Self`) -> Array<Element>El seno de
x, interpretado como un ángulo en radianes.Declaración
public static func sin(_ x: `Self`) -> Array<Element>La tangente de
x, interpretada como un ángulo en radianes.Declaración
public static func tan(_ x: `Self`) -> Array<Element>El coseno inverso de
xen radianes.Declaración
public static func acos(_ x: `Self`) -> Array<Element>El seno inverso de
xen radianes.Declaración
public static func asin(_ x: `Self`) -> Array<Element>La tangente inversa de
xen radianes.Declaración
public static func atan(_ x: `Self`) -> Array<Element>El coseno hiperbólico de
x.Declaración
public static func cosh(_ x: `Self`) -> Array<Element>El seno hiperbólico de
x.Declaración
public static func sinh(_ x: `Self`) -> Array<Element>La tangente hiperbólica de
x.Declaración
public static func tanh(_ x: `Self`) -> Array<Element>El coseno hiperbólico inverso de
x.Declaración
public static func acosh(_ x: `Self`) -> Array<Element>El seno hiperbólico inverso de
x.Declaración
public static func asinh(_ x: `Self`) -> Array<Element>La tangente hiperbólica inversa de
x.Declaración
public static func atanh(_ x: `Self`) -> Array<Element>La función exponencial aplicada a
x, oe**x.Declaración
public static func exp(_ x: `Self`) -> Array<Element>Dos elevado a la potencia
x.Declaración
public static func exp2(_ x: `Self`) -> Array<Element>Diez elevado a la potencia
x.Declaración
public static func exp10(_ x: `Self`) -> Array<Element>exp(x) - 1evaluado para preservar una precisión cercana a cero.Declaración
public static func expm1(_ x: `Self`) -> Array<Element>El logaritmo natural de
x.Declaración
public static func log(_ x: `Self`) -> Array<Element>El logaritmo en base dos de
x.Declaración
public static func log2(_ x: `Self`) -> Array<Element>El logaritmo de base diez de
x.Declaración
public static func log10(_ x: `Self`) -> Array<Element>log(1 + x)evaluado para preservar una precisión cercana a cero.Declaración
public static func log1p(_ x: `Self`) -> Array<Element>exp(y log(x))calculado sin pérdida de precisión intermedia.Para tipos reales, si
xes negativo el resultado es NaN, incluso siytiene un valor entero. Para tipos complejos, hay un corte de rama en el eje real negativo.Declaración
public static func pow(_ x: `Self`, _ y: `Self`) -> Array<Element>xelevado a lanpotencia.El producto de
ncopias dex.Declaración
public static func pow(_ x: `Self`, _ n: Int) -> Array<Element>La
nésima raíz dex.Para tipos reales, si
xes negativo ynes par, el resultado es NaN. Para tipos complejos, hay una rama cortada a lo largo del eje real negativo.Declaración
public static func root(_ x: `Self`, _ n: Int) -> Array<Element>
Declaración
public init(_owning tensorHandles: UnsafePointer<CTensorHandle>?, count: Int)Declaración
public init<C: RandomAccessCollection>( _handles: C ) where C.Element: _AnyTensorHandle
Nota
El hash SHA1 tiene solo 20 bytes de longitud, por lo que solo los primeros 20 bytes delSIMD32<UInt8>devuelto son distintos de cero.Declaración
func sha1() -> SIMD32<UInt8>Declaración
func sha512() -> SIMD64<UInt8>
Calcula
a || belemento por elemento como si estuviéramos juntando dos máscaras.Declaración
public func mergingMask(with other: [Bool]) -> [Bool]
Declaración
func withArrayRef<Result>(_ body: (Int64ArrayRef) throws -> Result) rethrows -> Result
Declaración
func withArrayRef<Result>(_ body: (OpaqueXLATensorArrayRef) throws -> Result) rethrows -> Result
Declaración
func withArrayRef<T, Result>(_ body: (OpaqueXLATensorArrayRef) throws -> Result) rethrows -> Result where Element == Tensor<T>
Declaración
func withArrayRef<Result>(_ body: (inout PaddingConfig) -> Result) -> Result