Xô

lớp học cuối cùng công khai Bucketize

Phân loại 'đầu vào' dựa trên 'ranh giới'.

Ví dụ: nếu đầu vào là ranh giới = [0, 10, 100] input = [[-5, 10000] [150, 10] [5, 100]]

thì đầu ra sẽ là out = [[0, 3] [3, 2] [1, 3]]

Phương pháp công khai

Đầu ra <Số nguyên>
asOutput ()
Trả về phần điều khiển tượng trưng của một tenxơ.
tĩnh <T mở rộng Số> Nhóm
tạo ( Phạm vi phạm vi, đầu vào Toán hạng <T>, ranh giới Danh sách<Float>)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một hoạt động Bucketize mới.
Đầu ra <Số nguyên>
đầu ra ()
Hình dạng tương tự với 'đầu vào', mỗi giá trị của đầu vào được thay thế bằng chỉ mục nhóm.

Phương pháp kế thừa

Phương pháp công khai

Đầu ra công khai <Số nguyên> asOutput ()

Trả về phần điều khiển tượng trưng của một tenxơ.

Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.

tạo Bucketize tĩnh công khai (Phạm vi phạm vi , đầu vào Toán hạng <T>, ranh giới Danh sách<Float>)

Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một hoạt động Bucketize mới.

Thông số
phạm vi phạm vi hiện tại
đầu vào Bất kỳ hình dạng nào của Tensor đều chứa kiểu int hoặc float.
ranh giới Một danh sách các float được sắp xếp sẽ đưa ra ranh giới của các nhóm.
Trả lại
  • một phiên bản mới của Bucketize

Đầu ra công khai Đầu ra <Số nguyên> ( )

Hình dạng tương tự với 'đầu vào', mỗi giá trị của đầu vào được thay thế bằng chỉ mục nhóm.