CumulativeLogsumexp

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস CumulativeLogsumexp

`অক্ষ` বরাবর টেনসর `x` এর ক্রমবর্ধমান গুণফল গণনা করুন।

ডিফল্টরূপে, এই অপটি একটি সমন্বিত ক্রমবর্ধমান লগ-সাম-এক্সপ সম্পাদন করে, যার অর্থ হল ইনপুটের প্রথম উপাদানটি আউটপুটের প্রথম উপাদানের সাথে অভিন্ন:

tf.math.cumulative_logsumexp([a, b, c])  # => [a, log(exp(a) + exp(b)), log(exp(a) + exp(b) + exp(c))]
 

`এক্সক্লুসিভ` কোয়ার্গকে `ট্রু`-তে সেট করে, একটি এর পরিবর্তে exclusive cumulative log-sum-exp সঞ্চালিত হয়:

tf.cumulative_logsumexp([a, b, c], exclusive=True)  # => [-inf, a, log(exp(a) * exp(b))]
 

মনে রাখবেন যে লগ-সাম-এক্সপ অপারেশনের নিরপেক্ষ উপাদান হল `-inf`, তবে, কর্মক্ষমতার কারণে, ফ্লোটিং পয়েন্ট টাইপ দ্বারা উপস্থাপনযোগ্য ন্যূনতম মান ব্যবহার করা হয় পরিবর্তে.

`বিপরীত` কোয়ার্গকে `ট্রু`-তে সেট করে, ক্রমবর্ধমান লগ-সম-এক্সপ বিপরীত দিকে সঞ্চালিত হয়।

নেস্টেড ক্লাস

ক্লাস

CumulativeLogsumexp.Options

CumulativeLogsumexp এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <T>	আউটপুট হিসাবে () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
স্ট্যাটিক <T সংখ্যা প্রসারিত করে, U সংখ্যা প্রসারিত করে> CumulativeLogsumexp <T>	তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> x, অপারেন্ড <U> অক্ষ, বিকল্প... বিকল্প) একটি নতুন CumulativeLogsumexp অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
স্ট্যাটিক CumulativeLogsumexp.Options	একচেটিয়া (বুলিয়ান এক্সক্লুসিভ)
আউটপুট <T>	আউট ()
স্ট্যাটিক CumulativeLogsumexp.Options	বিপরীত (বুলিয়ান বিপরীত)

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

ক্লাস org.tensorflow.op.PrimitiveOp থেকে

চূড়ান্ত বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট অবজেক্ট)
চূড়ান্ত int	হ্যাশ কোড ()
অপারেশন	অপ () অন্তর্নিহিত Operation ফেরত দেয়
চূড়ান্ত স্ট্রিং	স্ট্রিং ()

java.lang.Object ক্লাস থেকে

বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট arg0)
চূড়ান্ত ক্লাস<?>	getClass ()
int	হ্যাশ কোড ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অবহিত ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	সকলকে অবহিত করুন ()
স্ট্রিং	স্ট্রিং ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int arg1)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন ()

ইন্টারফেস org.tensorflow.Operand থেকে

বিমূর্ত আউটপুট <T>

আউটপুট হিসাবে () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <T> 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।

সর্বজনীন স্ট্যাটিক CumulativeLogsumexp <T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, Operand <T> x, Operand <U> অক্ষ, বিকল্প... বিকল্প)

একটি নতুন CumulativeLogsumexp অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।

পরামিতি

সুযোগ	বর্তমান সুযোগ
এক্স	একটি 'টেনসর'। নিম্নলিখিত ধরনের একটি হতে হবে: `float16`, `float32`, `float64`।
অক্ষ	একটি `টেনসর` টাইপের `int32` (ডিফল্ট: 0)। অবশ্যই `[-র‌্যাঙ্ক(x), র‌্যাঙ্ক(x))` পরিসরে থাকতে হবে।
বিকল্প	ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে

রিটার্নস

• CumulativeLogsumexp এর একটি নতুন উদাহরণ

পাবলিক স্ট্যাটিক CumulativeLogsumexp.Options exclusive (বুলিয়ান এক্সক্লুসিভ)

পরামিতি

একচেটিয়া	যদি `সত্য` হয়, একচেটিয়া ক্রমবর্ধমান লগ-সম-এক্সপ সম্পাদন করুন।

সর্বজনীন আউটপুট <T> আউট ()

পাবলিক স্ট্যাটিক CumulativeLogsumexp.Options reverse (বুলিয়ান রিভার্স)

পরামিতি

বিপরীত	একটি `বুল` (ডিফল্ট: মিথ্যা)।