09:00 PST ML Sempozyumu bu Salı Ekim 19 ilk Kadınlara yönelin Register şimdi

tensorflow :: ops :: ConjugateTranspose

#include <array_ops.h>

X'in boyutlarını bir permütasyona göre karıştırın ve sonucu birleştirin.

Özet

Çıktı y , x aynı sıraya sahiptir. x ve y şekilleri, 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]]) 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]])

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Scope nesnesi

İadeler:

Yapıcılar ve Yıkıcılar

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

Genel özellikler

operation
y

Kamusal işlevler

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

Genel özellikler

operasyon

Operation operation

y

::tensorflow::Output y

Kamusal işlevler

ConjugateTranspose

050“b460

düğüm

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Girdi

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Çıktı

 operator::tensorflow::Output() const