Uyarı: Bu proje kullanımdan kaldırıldı. TensorFlow için Swift, makine öğrenimi, derleyiciler, türevlenebilir programlama, sistem tasarımı ve ötesindeki en son araştırmaları birleştiren yeni nesil makine öğrenimi platformunda bir deneydi. Şubat 2021'de arşivlendi.

Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.

Dizi

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

-yer tutucu11 l10n-yer tutucu12 l10n

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

Diferansiyellenebilir Görünüm

Bir dizinin, Element türevlenebilir çarpım manifoldu olarak kendisi ile çarpımı olarak görünümü count sayımıdır.

beyan

@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

Tüm AnahtarYollar

beyan

public typealias AllKeyPaths = [PartialKeyPath<Array>]

tümAnahtarYollar

beyan

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

'Element': 'Farklılaştırılabilir' olduğunda kullanılabilir

TeğetVektör

beyan

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

hareket et (birlikte :)

beyan

public mutating mutating func move(along direction: TangentVector)

sıfırTangentVectorBaşlatıcı
self ile aynı count sahip sıfırlardan oluşan bir TangentVector üreten bir kapatma.
beyan
public var zeroTangentVectorInitializer: () -> TangentVector { get }

'Element': 'Öklid Diferansiyellenebilir' olduğu yerde kullanılabilir

diferansiyellenebilirVektör Görünümü

beyan

public var differentiableVectorView: TangentVector { get }

'Element': 'Farklılaştırılabilir' olduğunda kullanılabilir

init(yinelenen :)
beyan
@derivative init(repeating: count)

farklılaştırılabilir Harita(_:)

beyan

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

diferansiyellenebilirReduce(_:_ :)

beyan

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

'Element' : 'NumpyScalarCompatible' konumunda kullanılabilir

başlangıç(numpy :)
Belirtilen numpy.ndarray örneğiyle aynı şekle ve skalerlere sahip bir Array oluşturur.
Önkoşul
numpy Python paketi kurulmalıdır.
beyan
public init?(numpy numpyArray: PythonObject)
Parametreler
numpyArray
Dönüştürülecek numpy.ndarray örneği.
Geri dönüş değeri
numpyArray Array dönüştürüldü. numpyArray 1-D değilse veya uyumlu bir skaler dtype sahip değilse nil döndürür.
makeNumpyArray()
Bu Array ile aynı skalerlere sahip 1 boyutlu bir numpy.ndarray örneği oluşturur.
Önkoşul
numpy Python paketi kurulmalıdır.
beyan
func makeNumpyArray() -> PythonObject

'Element' : 'PythonConvertible' olduğu yerde kullanılabilir

pitonNesne

beyan

public var pythonObject: PythonObject { get }

'Element' : 'ConvertibleFromPython' olduğu yerde kullanılabilir

içinde(_:)

beyan

public init?(_ pythonObject: PythonObject)

'Element': 'ElementaryFunctions' olduğu yerde kullanılabilir

sqrt(_:)
x karekökü.
Gerçek türler için x negatifse sonuç .nan olur. Karmaşık türler için negatif gerçek eksende bir dal kesimi vardır.
beyan
public static func sqrt(_ x: `Self`) -> Array<Element>
çünkü(_:)
x kosinüsü, radyan cinsinden bir açı olarak yorumlanır.
beyan
public static func cos(_ x: `Self`) -> Array<Element>
günah(_:)
x sinüsü, radyan cinsinden bir açı olarak yorumlanır.
beyan
public static func sin(_ x: `Self`) -> Array<Element>
ten rengi(_:)
x tanjantı, radyan cinsinden bir açı olarak yorumlanır.
beyan
public static func tan(_ x: `Self`) -> Array<Element>

acos(_ :)

Radyan cinsinden x ters kosinüsü.

beyan

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

de olduğu gibi(_:)

Radyan cinsinden x ters sinüsü.

beyan

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

atan(_:)

Radyan cinsinden x ters tanjantı.

beyan

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

cosh(_:)

x hiperbolik kosinüsü.

beyan

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

sinh(_:)

x hiperbolik sinüsü.

beyan

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

tan(_:)

x hiperbolik tanjantı.

beyan

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

acosh(_:)

x ters hiperbolik kosinüsü.

beyan

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

asin(_:)

x ters hiperbolik sinüsü.

beyan

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

atan(_:)

x ters hiperbolik tanjantı.

beyan

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

tecrübe(_:)

x veya e**x uygulanan üstel fonksiyon.

beyan

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

deneyim2(_ :)

İki tanesi x kuvvetine yükseltildi.

beyan

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

deneyim10(_ :)

On'un kuvveti x yükseltildi.

beyan

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

expm1(_ :)
exp(x) - 1 doğruluğu sıfıra yakın tutacak şekilde değerlendirilir.
beyan
public static func expm1(_ x: `Self`) -> Array<Element>

kayıt(_:)

x doğal logaritması.

beyan

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

log2(_:)

x iki tabanlı logaritması.

beyan

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

log10(_:)

x on tabanlı logaritması.

beyan

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

log1p(_ :)
log(1 + x) doğruluğu sıfıra yakın tutacak şekilde değerlendirilir.
beyan
public static func log1p(_ x: `Self`) -> Array<Element>
güç(_:_ :)
exp(y log(x)) ara kesinlik kaybı olmadan hesaplanır.
Gerçek türler için, eğer x negatifse, y bir integral değeri olsa bile sonuç NaN'dir. Karmaşık türler için negatif gerçek eksende bir dal kesimi vardır.
beyan
public static func pow(_ x: `Self`, _ y: `Self`) -> Array<Element>

güç(_:_ :)

x n kuvvetine yükseltildi.

x n kopyasının çarpımı.

beyan

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

kök(_:_:)
x n kökü.
Gerçek türler için eğer x negatif ve n çift ise sonuç NaN'dir. Karmaşık türler için negatif gerçek eksen boyunca bir dal kesimi vardır.
beyan
public static func root(_ x: `Self`, _ n: Int) -> Array<Element>

'Element': 'TensorGroup' olduğu yerde kullanılabilir

init(_owning:count :)

beyan

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

başlangıç(_handles :)

beyan

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

`Element` == `UInt8` olduğunda kullanılabilir

sha1()
Not
SHA1 karması yalnızca 20 bayt uzunluğundadır ve dolayısıyla döndürülen SIMD32<UInt8> in yalnızca ilk 20 baytı sıfır değildir.
beyan
func sha1() -> SIMD32<UInt8>
sha512()
beyan
func sha512() -> SIMD64<UInt8>

`Element` == `Bool` olduğunda kullanılabilir

birleştirmeMaske(ile:)
a || b hesaplar a || b iki maskeyi bir araya getiriyormuşuz gibi.
beyan
public func mergingMask(with other: [Bool]) -> [Bool]

`Element` == `Int64` olduğunda kullanılabilir

withArrayRef(_:)

beyan

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

`Element` == `XLATensor` olduğunda kullanılabilir

withArrayRef(_:)

beyan

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

'Element': 'AnyTensor' olduğu yerde kullanılabilir

withArrayRef(_:)

beyan

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

`Element` == `PaddingConfigDimension` durumunda kullanılabilir

withArrayRef(_:)

beyan

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

Dizi

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

Parametreler

Geri dönüş değeri

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan

beyan