انضم إلى TensorFlow في مؤتمر Google I / O ، 11-12 مايو سجل الآن

تينسورفلو :: العمليات :: اقتران

#include <array_ops.h>

قم بتبديل أبعاد x وفقًا لتبديل وربط النتيجة.

ملخص

الناتج y له نفس رتبة x . y.shape[i] == x.shape[perm[i]] for i in [0, 1, ..., rank(x) - 1] أشكال x و y : y.shape[i] == x.shape[perm[i]] for i in [0, 1, ..., rank(x) - 1] y[i,j,k,...,s,t,u] == conj(x[perm[i], perm[j], perm[k],...,perm[s], perm[t], perm[u]])

الحجج:

عائدات:

البنائين والمدمرين

ConjugateTranspose (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input perm)

السمات العامة

operation
y

الوظائف العامة

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

السمات العامة

عملية

Operation operation

ذ

::tensorflow::Output y

الوظائف العامة

اقتران

 ConjugateTranspose(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input perm
)

العقدة

::tensorflow::Node * node() const 

المشغل :: tensorflow :: الإدخال

 operator::tensorflow::Input() const 

المشغل :: Tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const