TensorArraySplit

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস TensorArraySplit

ইনপুট মান থেকে TensorArray উপাদানে ডেটা বিভক্ত করুন।

ধরে নিচ্ছি যে `দৈর্ঘ্য` মান গ্রহণ করে

(n0, n1, ..., n(T-1))
এবং সেই `মান` এর আকৃতি আছে

(n0 + n1 + ... + n(T-1) x d0 x d1 x ...)
,

এটি T tensors সহ একটি TensorArray-এ মানগুলিকে বিভক্ত করে।

TensorArray সূচক টি হবে প্রারম্ভিক অবস্থান সহ মানগুলির সাবটেনসর

(n0 + n1 + ... + n(t-1), 0, 0, ...)
এবং আকার আছে

nt x d0 x d1 x ...

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <ফ্লোট>
আউটপুট হিসাবে ()
একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
স্ট্যাটিক <T> TensorArraySplit
তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <?> হ্যান্ডেল, অপারেন্ড <T> মান, অপারেন্ড <লং> দৈর্ঘ্য, অপারেন্ড <ফ্লোট> ফ্লোইন)
একটি নতুন TensorArraySplit অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
আউটপুট <ফ্লোট>
বাইরে নির্গত ()
একটি ফ্লোট স্কেলার যা অপারেশনের সঠিক চেইনিং প্রয়োগ করে।

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <ফ্লোট> হিসাবে আউটপুট ()

একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।

TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক TensorArraySplit তৈরি করুন ( Scope scope, Operand <?> handle, Operand <T> মান, Operand <Long> lengths, Operand <float> flowIn)

একটি নতুন TensorArraySplit অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
হাতল একটি TensorArray হ্যান্ডেল.
মান TensorArray-এ লেখার জন্য সংযুক্ত টেনসর।
দৈর্ঘ্য দৈর্ঘ্যের ভেক্টর, কিভাবে মানের সারিগুলিকে TensorArray-এ বিভক্ত করা যায়।
প্রবাহ একটি ফ্লোট স্কেলার যা অপারেশনের সঠিক চেইনিং প্রয়োগ করে।
রিটার্নস
  • TensorArraySplit এর একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <ফ্লোট> ফ্লোআউট ()

একটি ফ্লোট স্কেলার যা অপারেশনের সঠিক চেইনিং প্রয়োগ করে।