extension Array: MutableCollectionAlgorithmsextension Array: KeyPathIterableextension Array: Differentiable where Element: Differentiableextension Array: EuclideanDifferentiable
where Element: EuclideanDifferentiableextension Array where Element: Differentiableextension Array : ConvertibleFromNumpyArray
where Element : NumpyScalarCompatiblepublic extension Array where Element : NumpyScalarCompatibleextension Array : PythonConvertible where Element : PythonConvertibleextension Array : ConvertibleFromPython where Element : ConvertibleFromPythonextension Array: ElementaryFunctions where Element: ElementaryFunctionsextension Array: TensorArrayProtocol where Element: TensorGroupextension Array where Element == UInt8extension Array where Element == Boolextension Array where Element == Int64extension Array where Element == XLATensorextension Array where Element: AnyTensorextension Array where Element == PaddingConfigDimensionLa vista de una matriz como el colector de producto diferenciable de
Elementmultiplica por sí mismocountveces.Declaración
@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: AdditiveArithmetic where Element: AdditiveArithmetic & Differentiableextension Array.DifferentiableView: _KeyPathIterableBase where Element: Differentiableextension Array.DifferentiableView: KeyPathIterable where Element: Differentiableextension Array.DifferentiableView: ElementaryFunctions where Element: Differentiable & ElementaryFunctionsextension 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 una
TangentVectorde ceros con el mismocountcomoself.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 como el especificadonumpy.ndarrayejemplo.Condición previa
Elnumpypaquete de Python debe estar instalado.Declaración
public init?(numpy numpyArray: PythonObject)Parámetros
numpyArrayEl
numpy.ndarrayejemplo para convertir.Valor devuelto
numpyArrayconvierte en unaArray. DevuelvenilsinumpyArrayno es 1-D o no tiene un escalar compatiblesdtype.Crea un 1-D
numpy.ndarrayejemplo con los mismos escalares como estaArray.Condición previa
Elnumpypaquete de Python debe estar instalado.Declaración
func makeNumpyArray() -> PythonObject
Declaración
public var pythonObject: PythonObject { get }
Declaración
public init?(_ pythonObject: PythonObject)
La raíz cuadrada de
x.Para los tipos reales, si
xes negativo, el resultado es.nan. Para los 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, interpretado 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 elevó al poder a
x.Declaración
public static func exp2(_ x: `Self`) -> Array<Element>Diez elevó al poder a
x.Declaración
public static func exp10(_ x: `Self`) -> Array<Element>exp(x) - 1evaluó el fin de preservar la precisión cerca de cero.Declaración
public static func expm1(_ x: `Self`) -> Array<Element>El logaritmo natural de
x.Declaración
public static func log(_ x: `Self`) -> Array<Element>La base de dos logaritmo 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)evaluaron el fin de preservar la precisión cerca de cero.Declaración
public static func log1p(_ x: `Self`) -> Array<Element>exp(y log(x))computado sin pérdida de precisión intermedia.Para los 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 lanésima potencia.El producto de
ncopias dex.Declaración
public static func pow(_ x: `Self`, _ n: Int) -> Array<Element>El
nº raíz dex.Para los tipos reales, si
xes negativo ynes par, el resultado es NaN. Para los tipos complejos, hay un corte de rama 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 es de sólo 20 bytes de largo y de modo que sólo los primeros 20 bytes de la regresadoSIMD32<UInt8>no son cero.Declaración
func sha1() -> SIMD32<UInt8>Declaración
func sha512() -> SIMD64<UInt8>
Calcula
a || belementwise como si estábamos o-ing juntos 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