OneHot

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস OneHot

একটি এক-গরম টেনসর প্রদান করে।

`সূচক`-এ সূচক দ্বারা উপস্থাপিত অবস্থানগুলি `অন_মূল্য` মান নেয়, অন্য সব অবস্থান `অফ_মান` মান নেয়।

যদি ইনপুট `সূচক` র‍্যাঙ্ক `N` হয়, তাহলে আউটপুটে `N+1` র‍্যাঙ্ক থাকবে, নতুন অক্ষটি মাত্রা `অক্ষ` এ তৈরি করা হয় (ডিফল্ট: নতুন অক্ষ শেষে যুক্ত করা হয়)।

যদি `সূচক` একটি স্কেলার হয় তাহলে আউটপুট আকার হবে দৈর্ঘ্য `গভীর` ভেক্টর।

যদি `সূচক` দৈর্ঘ্য `বৈশিষ্ট্য` এর ভেক্টর হয়, আউটপুট আকৃতি হবে:

features x depth if axis == -1
   depth x features if axis == 0
 

যদি `সূচক` হয় একটি ম্যাট্রিক্স (ব্যাচ) যার আকৃতি `[ব্যাচ, বৈশিষ্ট্য]`, আউটপুট আকৃতি হবে:

batch x features x depth if axis == -1
   batch x depth x features if axis == 1
   depth x batch x features if axis == 0
 

উদাহরণ =========

ধরুন যে

indices = [0, 2, -1, 1]
   depth = 3
   on_value = 5.0
   off_value = 0.0
   axis = -1
 

তারপর আউটপুট হল `[4 x 3]`:

output =
   [5.0 0.0 0.0]  // one_hot(0)
   [0.0 0.0 5.0]  // one_hot(2)
   [0.0 0.0 0.0]  // one_hot(-1)
   [0.0 5.0 0.0]  // one_hot(1)
 

ধরুন যে

indices = [0, 2, -1, 1]
   depth = 3
   on_value = 0.0
   off_value = 3.0
   axis = 0
 

তারপর আউটপুট হল `[3 x 4]`:

output =
   [0.0 3.0 3.0 3.0]
   [3.0 3.0 3.0 0.0]
   [3.0 3.0 3.0 3.0]
   [3.0 0.0 3.0 3.0]
 //  ^                one_hot(0)
 //      ^            one_hot(2)
 //          ^        one_hot(-1)
 //              ^    one_hot(1)
 

ধরুন যে

indices = [[0, 2], [1, -1]]
   depth = 3
   on_value = 1.0
   off_value = 0.0
   axis = -1
 

তারপর আউটপুট হল `[2 x 2 x 3]`:

output =
   [
     [1.0, 0.0, 0.0]  // one_hot(0)
     [0.0, 0.0, 1.0]  // one_hot(2)
   ][
     [0.0, 1.0, 0.0]  // one_hot(1)
     [0.0, 0.0, 0.0]  // one_hot(-1)
   ]
 

নেস্টেড ক্লাস

ক্লাস

OneHot.Options

OneHot এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <U>	আউটপুট হিসাবে () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
স্ট্যাটিক OneHot.Options	অক্ষ (দীর্ঘ অক্ষ)
static <U, T প্রসারিত সংখ্যা> OneHot <U>	তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, Operand <T> সূচক, Operand <Integer> depth, Operand <U> onValue, Operand <U> offValue, বিকল্প... বিকল্প) একটি নতুন OneHot অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
আউটপুট <U>	আউটপুট () এক-গরম টেনসর।

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

ক্লাস org.tensorflow.op.PrimitiveOp থেকে

চূড়ান্ত বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট অবজেক্ট)
চূড়ান্ত int	হ্যাশকোড ()
অপারেশন	অপ () অন্তর্নিহিত Operation ফেরত দেয়
চূড়ান্ত স্ট্রিং	toString ()

java.lang.Object ক্লাস থেকে

বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট arg0)
চূড়ান্ত ক্লাস<?>	getClass ()
int	হ্যাশকোড ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অবহিত করুন ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	সকলকে অবহিত করুন ()
স্ট্রিং	toString ()
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 <U>

আউটপুট হিসাবে () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <U> হিসাবে আউটপুট ()

একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।

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

পাবলিক স্ট্যাটিক OneHot.Options অক্ষ (দীর্ঘ অক্ষ)

পরামিতি

অক্ষ	পূরণ করার জন্য অক্ষ (ডিফল্ট: -1, একটি নতুন অভ্যন্তরীণ অক্ষ)।

পাবলিক স্ট্যাটিক OneHot <U> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, Operand <T> সূচক, Operand <Integer> depth, Operand <U> onValue, Operand <U> offValue, বিকল্প... বিকল্প)

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

পরামিতি

সুযোগ	বর্তমান সুযোগ
সূচক	সূচকের একটি টেনসর।
গভীরতা	একটি স্কেলার একটি গরম মাত্রার গভীরতা নির্ধারণ করে।
মান	একটি স্কেলার যা `সূচক[j] = i` হলে আউটপুট পূরণ করার মান নির্ধারণ করে।
অফ ভ্যালু	একটি স্কেলার যা `সূচক[j] != i` হলে আউটপুট পূরণ করার মান নির্ধারণ করে।
বিকল্প	ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে

রিটার্নস

• OneHot এর একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <U> আউটপুট ()

এক-গরম টেনসর।