Ostrzeżenie: ten projekt jest przestarzały. Swift dla TensorFlow był eksperymentem na platformie uczenia maszynowego nowej generacji, obejmującym najnowsze badania w zakresie uczenia maszynowego, kompilatorów, programowania różniczkowego, projektowania systemów i nie tylko. Został zarchiwizowany w lutym 2021 r.

Ta strona została przetłumaczona przez Cloud Translation API.

Tablica

extension Array: MutableCollectionAlgorithms

extension Array: KeyPathIterable

extension Array: Differentiable where Element: Differentiable

extension Array: EuclideanDifferentiable
where Element: EuclideanDifferentiable

extension Array where Element: Differentiable

extension Array : ConvertibleFromNumpyArray
where Element : NumpyScalarCompatible

public extension Array where Element : NumpyScalarCompatible

extension Array : PythonConvertible where Element : PythonConvertible

extension Array : ConvertibleFromPython where Element : ConvertibleFromPython

extension Array: ElementaryFunctions where Element: ElementaryFunctions

extension Array: TensorArrayProtocol where Element: TensorGroup

extension Array where Element == Bool

extension Array where Element == UInt8

extension Array where Element == Int64

extension Array where Element == XLATensor

extension Array where Element: AnyTensor

extension Array where Element == PaddingConfigDimension

Różnicowalny widok

Widok tablicy jako rozmaitości iloczynu różniczkowego Element pomnożonego przez siebie samego count razy.

Deklaracja

@frozen
public struct DifferentiableView

extension Array.DifferentiableView: Differentiable
where Element: Differentiable

extension Array.DifferentiableView: EuclideanDifferentiable
where Element: EuclideanDifferentiable

extension Array.DifferentiableView: Equatable
where Element: Differentiable & Equatable

extension Array.DifferentiableView: ExpressibleByArrayLiteral
where Element: Differentiable

extension Array.DifferentiableView: CustomStringConvertible
where Element: Differentiable

extension Array.DifferentiableView: AdditiveArithmetic
where Element: AdditiveArithmetic & Differentiable

extension Array.DifferentiableView: _KeyPathIterableBase
where Element: Differentiable

extension Array.DifferentiableView: KeyPathIterable
where Element: Differentiable

extension Array.DifferentiableView: ElementaryFunctions
where Element: Differentiable & ElementaryFunctions

extension Array.DifferentiableView:
  BidirectionalCollection,
  Collection,
  MutableCollection,
  RandomAccessCollection,
  RangeReplaceableCollection,
  Sequence
where Element: Differentiable

extension Array.DifferentiableView: VectorProtocol
where Element: Differentiable & VectorProtocol

extension Array.DifferentiableView: PointwiseMultiplicative
where Element: Differentiable & PointwiseMultiplicative

WszystkieKeyPaths

Deklaracja

public typealias AllKeyPaths = [PartialKeyPath<Array>]

wszystkieKeyPaths

Deklaracja

public var allKeyPaths: [PartialKeyPath<Array>] { get }

Dostępne, gdy `Element`: `Różniczalny`

wektor styczny

Deklaracja

public typealias TangentVector =
  Array<Element.TangentVector>.DifferentiableView

poruszać się:)

Deklaracja

public mutating mutating func move(along direction: TangentVector)

zeroTangentVectorInitializer
Zamknięcie generujące TangentVector zer o tej samej count co self .
Deklaracja
public var zeroTangentVectorInitializer: () -> TangentVector { get }

Dostępne, gdy `Element`: `EuclideanDifferentiable`

różniczkowalnyVectorView

Deklaracja

public var differentiableVectorView: TangentVector { get }

Dostępne, gdy `Element`: `Różniczalny`

inicjowanie (powtarzanie :)
Deklaracja
@derivative init(repeating: count)

Mapa różniczkowalna(_:)

Deklaracja

@differentiable(wrt: self)
public func differentiableMap<Result: Differentiable>(
  _ body: @differentiable (Element) -> Result
) -> [Result]

różniczkowalnaRedukcja(_:_:)

Deklaracja

@differentiable(wrt: (self, initialResult)
public func differentiableReduce<Result: Differentiable>(
  _ initialResult: Result,
  _ nextPartialResult: @differentiable (Result, Element) -> Result
) -> Result

Dostępne, gdy `Element` : `NumpyScalarCompatible`

init(numpy:)
Tworzy Array o tym samym kształcie i skalarach co określone wystąpienie numpy.ndarray .
Warunek wstępny
Należy zainstalować pakiet numpy Python.
Deklaracja
public init?(numpy numpyArray: PythonObject)
Parametry
numpyArray
Instancja numpy.ndarray do przekonwertowania.
Wartość zwracana
numpyArray przekonwertowany na Array . Zwraca nil , jeśli numpyArray nie jest 1-D lub nie ma kompatybilnego dtype skalarnego.
makeNumpyArray()
Tworzy instancję 1-D numpy.ndarray z tymi samymi skalarami co ta Array .
Warunek wstępny
Należy zainstalować pakiet numpy Python.
Deklaracja
func makeNumpyArray() -> PythonObject

Dostępne, gdy `Element` : `PythonConvertible`

Obiekt Pythona

Deklaracja

public var pythonObject: PythonObject { get }

Dostępne, gdy `Element` : `ConvertibleFromPython`

w tym(_:)

Deklaracja

public init?(_ pythonObject: PythonObject)

Dostępne, gdy `Element`: `ElementaryFunctions`

sqrt(_:)
Pierwiastek kwadratowy z x .
W przypadku typów rzeczywistych, jeśli x jest ujemne, wynikiem jest .nan . W przypadku typów złożonych następuje odcięcie gałęzi na ujemnej osi rzeczywistej.
Deklaracja
public static func sqrt(_ x: `Self`) -> Array<Element>
sałata(_:)
Cosinus x , interpretowany jako kąt w radianach.
Deklaracja
public static func cos(_ x: `Self`) -> Array<Element>
grzech(_:)
Sinus x , interpretowany jako kąt w radianach.
Deklaracja
public static func sin(_ x: `Self`) -> Array<Element>
dębnik(_:)
Tangens x , interpretowany jako kąt w radianach.
Deklaracja
public static func tan(_ x: `Self`) -> Array<Element>

ako(_:)

Odwrotny cosinus x w radianach.

Deklaracja

public static func acos(_ x: `Self`) -> Array<Element>

jak w(_:)

Odwrotny sinus x w radianach.

Deklaracja

public static func asin(_ x: `Self`) -> Array<Element>

atan(_:)

Odwrotny tangens x w radianach.

Deklaracja

public static func atan(_ x: `Self`) -> Array<Element>

pałka(_:)

Cosinus hiperboliczny x .

Deklaracja

public static func cosh(_ x: `Self`) -> Array<Element>

sinh(_:)

Sinus hiperboliczny x .

Deklaracja

public static func sinh(_ x: `Self`) -> Array<Element>

taak(_:)

Tangens hiperboliczny x .

Deklaracja

public static func tanh(_ x: `Self`) -> Array<Element>

akosz(_:)

Odwrotny cosinus hiperboliczny x .

Deklaracja

public static func acosh(_ x: `Self`) -> Array<Element>

asinh(_:)

Odwrotny sinus hiperboliczny x .

Deklaracja

public static func asinh(_ x: `Self`) -> Array<Element>

racja(_:)

Odwrotny tangens hiperboliczny x .

Deklaracja

public static func atanh(_ x: `Self`) -> Array<Element>

do potęgi(_:)
Funkcja wykładnicza zastosowana do x lub e**x .
Deklaracja
public static func exp(_ x: `Self`) -> Array<Element>

eksp2(_:)

Dwa podniesione do potęgi x .

Deklaracja

public static func exp2(_ x: `Self`) -> Array<Element>

exp10(_:)

Dziesięć podniesione do potęgi x .

Deklaracja

public static func exp10(_ x: `Self`) -> Array<Element>

expm1(_:)
exp(x) - 1 oceniane tak, aby zachować dokładność bliską zeru.
Deklaracja
public static func expm1(_ x: `Self`) -> Array<Element>

dziennik(_:)

Logarytm naturalny x .

Deklaracja

public static func log(_ x: `Self`) -> Array<Element>

log2(_:)

Logarytm o podstawie dwóch z x .

Deklaracja

public static func log2(_ x: `Self`) -> Array<Element>

log10(_:)

Logarytm dziesiętny z x .

Deklaracja

public static func log10(_ x: `Self`) -> Array<Element>

log1p(_:)
log(1 + x) oceniany tak, aby zachować dokładność bliską zeru.
Deklaracja
public static func log1p(_ x: `Self`) -> Array<Element>
pow(_:_:)
exp(y log(x)) obliczone bez utraty precyzji pośredniej.
W przypadku typów rzeczywistych, jeśli x jest ujemne, wynikiem jest NaN, nawet jeśli y ma wartość całkowitą. W przypadku typów złożonych następuje odcięcie gałęzi na ujemnej osi rzeczywistej.
Deklaracja
public static func pow(_ x: `Self`, _ y: `Self`) -> Array<Element>

pow(_:_:)

x podniesione do n tej potęgi.

Iloczyn n kopii x .

Deklaracja

public static func pow(_ x: `Self`, _ n: Int) -> Array<Element>

źródło(_:_:)
n ty pierwiastek z x .
W przypadku typów rzeczywistych, jeśli x jest ujemne, a n parzyste, wynikiem jest NaN. W przypadku typów złożonych odgałęzienie jest wycinane wzdłuż ujemnej osi rzeczywistej.
Deklaracja
public static func root(_ x: `Self`, _ n: Int) -> Array<Element>

Dostępne, gdy `Element`: `TensorGroup`

init(_owning:count:)

Deklaracja

public init(_owning tensorHandles: UnsafePointer<CTensorHandle>?, count: Int)

init(_uchwyty:)

Deklaracja

public init<C: RandomAccessCollection>(
  _handles: C
) where C.Element: _AnyTensorHandle

Dostępne gdzie `Element` == `UInt8`

sha1()
Notatka
Hash SHA1 ma tylko 20 bajtów, dlatego tylko pierwsze 20 bajtów zwróconego SIMD32<UInt8> jest niezerowych.
Deklaracja
func sha1() -> SIMD32<UInt8>
sha512()
Deklaracja
func sha512() -> SIMD64<UInt8>

Dostępne, gdzie `Element` == `Bool`

maska łącząca(z:)
Oblicza a || b elementarnie, jakbyśmy łączyli ze sobą dwie maski.
Deklaracja
public func mergingMask(with other: [Bool]) -> [Bool]

Dostępne gdzie `Element` == `Int64`

withArrayRef(_:)

Deklaracja

func withArrayRef<Result>(_ body: (Int64ArrayRef) throws -> Result) rethrows -> Result

Dostępne, gdy `Element` == `XLATensor`

withArrayRef(_:)

Deklaracja

func withArrayRef<Result>(_ body: (OpaqueXLATensorArrayRef) throws -> Result) rethrows -> Result

Dostępne, gdy `Element`: `AnyTensor`

withArrayRef(_:)

Deklaracja

func withArrayRef<T, Result>(_ body: (OpaqueXLATensorArrayRef) throws -> Result) rethrows
  -> Result
where Element == Tensor<T>

Dostępne, gdy `Element` == `PaddingConfigDimension`

withArrayRef(_:)

Deklaracja

func withArrayRef<Result>(_ body: (inout PaddingConfig) -> Result) -> Result

extension Array: MutableCollectionAlgorithms

extension Array: KeyPathIterable

extension Array: Differentiable where Element: Differentiable

extension Array: EuclideanDifferentiable
where Element: EuclideanDifferentiable

extension Array where Element: Differentiable

extension Array : ConvertibleFromNumpyArray
where Element : NumpyScalarCompatible

public extension Array where Element : NumpyScalarCompatible

extension Array : PythonConvertible where Element : PythonConvertible

extension Array : ConvertibleFromPython where Element : ConvertibleFromPython

extension Array: ElementaryFunctions where Element: ElementaryFunctions

extension Array: TensorArrayProtocol where Element: TensorGroup

extension Array where Element == Bool

extension Array where Element == UInt8

extension Array where Element == Int64

extension Array where Element == XLATensor

extension Array where Element: AnyTensor

extension Array where Element == PaddingConfigDimension

Różnicowalny widok

Widok tablicy jako rozmaitości iloczynu różniczkowego Element pomnożonego przez siebie samego count razy.

Deklaracja

@frozen
public struct DifferentiableView

extension Array.DifferentiableView: Differentiable
where Element: Differentiable

extension Array.DifferentiableView: EuclideanDifferentiable
where Element: EuclideanDifferentiable

extension Array.DifferentiableView: Equatable
where Element: Differentiable & Equatable

extension Array.DifferentiableView: ExpressibleByArrayLiteral
where Element: Differentiable

extension Array.DifferentiableView: CustomStringConvertible
where Element: Differentiable

extension Array.DifferentiableView: AdditiveArithmetic
where Element: AdditiveArithmetic & Differentiable

extension Array.DifferentiableView: _KeyPathIterableBase
where Element: Differentiable

extension Array.DifferentiableView: KeyPathIterable
where Element: Differentiable

extension Array.DifferentiableView: ElementaryFunctions
where Element: Differentiable & ElementaryFunctions

extension Array.DifferentiableView:
  BidirectionalCollection,
  Collection,
  MutableCollection,
  RandomAccessCollection,
  RangeReplaceableCollection,
  Sequence
where Element: Differentiable

extension Array.DifferentiableView: VectorProtocol
where Element: Differentiable & VectorProtocol

extension Array.DifferentiableView: PointwiseMultiplicative
where Element: Differentiable & PointwiseMultiplicative

WszystkieKeyPaths

Deklaracja

public typealias AllKeyPaths = [PartialKeyPath<Array>]

wszystkieKeyPaths

Deklaracja

public var allKeyPaths: [PartialKeyPath<Array>] { get }

Dostępne, gdy `Element`: `Różniczalny`

wektor styczny

Deklaracja

public typealias TangentVector =
  Array<Element.TangentVector>.DifferentiableView

poruszać się:)

Deklaracja

public mutating mutating func move(along direction: TangentVector)

zeroTangentVectorInitializer
Zamknięcie generujące TangentVector zer o tej samej count co self .
Deklaracja
public var zeroTangentVectorInitializer: () -> TangentVector { get }

Dostępne, gdy `Element`: `EuclideanDifferentiable`

różniczkowalnyVectorView

Deklaracja

public var differentiableVectorView: TangentVector { get }

Dostępne, gdy `Element`: `Różniczalny`

inicjowanie (powtarzanie :)
Deklaracja
@derivative init(repeating: count)

Mapa różniczkowalna(_:)

Deklaracja

@differentiable(wrt: self)
public func differentiableMap<Result: Differentiable>(
  _ body: @differentiable (Element) -> Result
) -> [Result]

różniczkowalnaRedukcja(_:_:)

Deklaracja

@differentiable(wrt: (self, initialResult)
public func differentiableReduce<Result: Differentiable>(
  _ initialResult: Result,
  _ nextPartialResult: @differentiable (Result, Element) -> Result
) -> Result

Dostępne, gdy `Element` : `NumpyScalarCompatible`

init(numpy:)
Tworzy Array o tym samym kształcie i skalarach co określone wystąpienie numpy.ndarray .
Warunek wstępny
Należy zainstalować pakiet numpy Python.
Deklaracja
public init?(numpy numpyArray: PythonObject)
Parametry
numpyArray
Instancja numpy.ndarray do przekonwertowania.
Wartość zwracana
numpyArray przekonwertowany na Array . Zwraca nil , jeśli numpyArray nie jest 1-D lub nie ma kompatybilnego dtype skalarnego.
makeNumpyArray()
Tworzy instancję 1-D numpy.ndarray z tymi samymi skalarami co ta Array .
Warunek wstępny
Należy zainstalować pakiet numpy Python.
Deklaracja
func makeNumpyArray() -> PythonObject

Dostępne, gdy `Element` : `PythonConvertible`

Obiekt Pythona

Deklaracja

public var pythonObject: PythonObject { get }

Dostępne, gdy `Element` : `ConvertibleFromPython`

w tym(_:)

Deklaracja

public init?(_ pythonObject: PythonObject)

Dostępne, gdy `Element`: `ElementaryFunctions`

sqrt(_:)
Pierwiastek kwadratowy z x .
W przypadku typów rzeczywistych, jeśli x jest ujemne, wynikiem jest .nan . W przypadku typów złożonych następuje odcięcie gałęzi na ujemnej osi rzeczywistej.
Deklaracja
public static func sqrt(_ x: `Self`) -> Array<Element>
sałata(_:)
Cosinus x , interpretowany jako kąt w radianach.
Deklaracja
public static func cos(_ x: `Self`) -> Array<Element>
grzech(_:)
Sinus x , interpretowany jako kąt w radianach.
Deklaracja
public static func sin(_ x: `Self`) -> Array<Element>
dębnik(_:)
Tangens x , interpretowany jako kąt w radianach.
Deklaracja
public static func tan(_ x: `Self`) -> Array<Element>

ako(_:)

Odwrotny cosinus x w radianach.

Deklaracja

public static func acos(_ x: `Self`) -> Array<Element>

jak w(_:)

Odwrotny sinus x w radianach.

Deklaracja

public static func asin(_ x: `Self`) -> Array<Element>

atan(_:)

Odwrotny tangens x w radianach.

Deklaracja

public static func atan(_ x: `Self`) -> Array<Element>

pałka(_:)

Cosinus hiperboliczny x .

Deklaracja

public static func cosh(_ x: `Self`) -> Array<Element>

sinh(_:)

Sinus hiperboliczny x .

Deklaracja

public static func sinh(_ x: `Self`) -> Array<Element>

taak(_:)

Tangens hiperboliczny x .

Deklaracja

public static func tanh(_ x: `Self`) -> Array<Element>

akosz(_:)

Odwrotny cosinus hiperboliczny x .

Deklaracja

public static func acosh(_ x: `Self`) -> Array<Element>

asinh(_:)

Odwrotny sinus hiperboliczny x .

Deklaracja

public static func asinh(_ x: `Self`) -> Array<Element>

racja(_:)

Odwrotny tangens hiperboliczny x .

Deklaracja

public static func atanh(_ x: `Self`) -> Array<Element>

do potęgi(_:)
Funkcja wykładnicza zastosowana do x lub e**x .
Deklaracja
public static func exp(_ x: `Self`) -> Array<Element>

eksp2(_:)

Dwa podniesione do potęgi x .

Deklaracja

public static func exp2(_ x: `Self`) -> Array<Element>

exp10(_:)

Dziesięć podniesione do potęgi x .

Deklaracja

public static func exp10(_ x: `Self`) -> Array<Element>

expm1(_:)
exp(x) - 1 oceniane tak, aby zachować dokładność bliską zeru.
Deklaracja
public static func expm1(_ x: `Self`) -> Array<Element>

dziennik(_:)

Logarytm naturalny x .

Deklaracja

public static func log(_ x: `Self`) -> Array<Element>

log2(_:)

Logarytm o podstawie dwóch z x .

Deklaracja

public static func log2(_ x: `Self`) -> Array<Element>

log10(_:)

Logarytm dziesiętny z x .

Deklaracja

public static func log10(_ x: `Self`) -> Array<Element>

log1p(_:)
log(1 + x) oceniany tak, aby zachować dokładność bliską zeru.
Deklaracja
public static func log1p(_ x: `Self`) -> Array<Element>
pow(_:_:)
exp(y log(x)) obliczone bez utraty precyzji pośredniej.
W przypadku typów rzeczywistych, jeśli x jest ujemne, wynikiem jest NaN, nawet jeśli y ma wartość całkowitą. W przypadku typów złożonych następuje odcięcie gałęzi na ujemnej osi rzeczywistej.
Deklaracja
public static func pow(_ x: `Self`, _ y: `Self`) -> Array<Element>

pow(_:_:)

x podniesione do n tej potęgi.

Iloczyn n kopii x .

Deklaracja

public static func pow(_ x: `Self`, _ n: Int) -> Array<Element>

źródło(_:_:)
n ty pierwiastek z x .
W przypadku typów rzeczywistych, jeśli x jest ujemne, a n parzyste, wynikiem jest NaN. W przypadku typów złożonych odgałęzienie jest wycinane wzdłuż ujemnej osi rzeczywistej.
Deklaracja
public static func root(_ x: `Self`, _ n: Int) -> Array<Element>

Dostępne, gdy `Element`: `TensorGroup`

init(_owning:count:)

Deklaracja

public init(_owning tensorHandles: UnsafePointer<CTensorHandle>?, count: Int)

init(_uchwyty:)

Deklaracja

public init<C: RandomAccessCollection>(
  _handles: C
) where C.Element: _AnyTensorHandle

Dostępne gdzie `Element` == `UInt8`

sha1()
Notatka
Hash SHA1 ma tylko 20 bajtów, dlatego tylko pierwsze 20 bajtów zwróconego SIMD32<UInt8> jest niezerowych.
Deklaracja
func sha1() -> SIMD32<UInt8>
sha512()
Deklaracja
func sha512() -> SIMD64<UInt8>

Dostępne, gdzie `Element` == `Bool`

maska łącząca(z:)
Oblicza a || b elementarnie, jakbyśmy łączyli ze sobą dwie maski.
Deklaracja
public func mergingMask(with other: [Bool]) -> [Bool]

Dostępne gdzie `Element` == `Int64`

withArrayRef(_:)

Deklaracja

func withArrayRef<Result>(_ body: (Int64ArrayRef) throws -> Result) rethrows -> Result

Dostępne, gdy `Element` == `XLATensor`

withArrayRef(_:)

Deklaracja

func withArrayRef<Result>(_ body: (OpaqueXLATensorArrayRef) throws -> Result) rethrows -> Result

Dostępne, gdy `Element`: `AnyTensor`

withArrayRef(_:)

Deklaracja

func withArrayRef<T, Result>(_ body: (OpaqueXLATensorArrayRef) throws -> Result) rethrows
  -> Result
where Element == Tensor<T>

Dostępne, gdy `Element` == `PaddingConfigDimension`

withArrayRef(_:)

Deklaracja

func withArrayRef<Result>(_ body: (inout PaddingConfig) -> Result) -> Result

Tablica

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Parametry

Wartość zwracana

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Parametry

Wartość zwracana

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja

Deklaracja