clase estática pública StridedSlice.Options
Atributos opcionales para StridedSlice
Métodos públicos
| StridedSlice.Opciones | beginMask (máscara de inicio larga) |
| StridedSlice.Opciones | máscara de puntos suspensivos (máscara de puntos suspensivos largos) |
| StridedSlice.Opciones | endMask (Máscara final larga) |
| StridedSlice.Opciones | newAxisMask (nueva máscara de eje larga) |
| StridedSlice.Opciones | encogerAxisMask (EncogerAxisMask largo) |
Métodos Heredados
Métodos públicos
StridedSlice público.Opciones beginMask (Long beginMask)
Parámetros
| comenzarMáscara | una máscara de bits donde un bit i es 1 significa ignorar el valor inicial y en su lugar usar el mayor intervalo posible. En tiempo de ejecución, begin[i] se reemplazará con `[0, n-1)` si `stride[i] > 0` o `[-1, n-1]` si `stride[i] < 0` |
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public StridedSlice.Options ellipsisMask ( Máscara de puntos suspensivos largos)
Parámetros
| puntos suspensivosMáscara | una máscara de bits donde el bit `i` es 1 significa que la posición `i` es en realidad una elipsis. Un bit como máximo puede ser 1. Si `elipsis_mask == 0`, entonces se proporciona una máscara de puntos suspensivos implícita de `1 << (m+1)`. Esto significa que `foo[3:5] == foo[3:5, ...]`. Una elipsis crea implícitamente tantas especificaciones de rango como sea necesario para especificar completamente el rango dividido para cada dimensión. Por ejemplo, para un tensor de 4 dimensiones `foo`, la porción `foo[2, ..., 5:8]` implica `foo[2, :, :, 5:8]`. |
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StridedSlice público.Opciones newAxisMask (Largo newAxisMask)
Parámetros
| nuevoAxisMask | una máscara de bits donde el bit `i` es 1 significa que la especificación `i`th crea una nueva dimensión de forma 1. Por ejemplo `foo[:4, tf.newaxis, :2]` produciría un tensor de forma `(4, 1, 2)`. |
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StridedSlice público.Opciones encogerAxisMask (Largo encogerAxisMask)
Parámetros
| encogerAxisMask | una máscara de bits donde el bit `i` implica que la especificación `i`th debería reducir la dimensionalidad. begin y end deben implicar un segmento de tamaño 1 en la dimensión. Por ejemplo, en python se podría hacer `foo[:, 3, :]`, lo que daría como resultado que `shrink_axis_mask` fuera 2. |
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