Peringatan: API ini tidak digunakan lagi dan akan dihapus di versi TensorFlow mendatang setelah penggantinya stabil.

RefEnter

public class akhir RefEnter

Membuat atau menemukan bingkai anak, dan membuat `data` tersedia untuk bingkai anak.

`frame_name` unik digunakan oleh `Executor` untuk mengidentifikasi frame. Jika `is_constant` benar, `output` adalah konstanta dalam bingkai anak; jika tidak, itu dapat diubah dalam bingkai anak. Paling banyak iterasi `parallel_iterations` dijalankan secara paralel dalam bingkai anak.

Kelas Bersarang

kelas RefEnter.Options Atribut opsional untuk RefEnter

Metode Publik

Output <T>
asOutput ()
Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
statis <T> RefEnter <T>
membuat ( Lingkup lingkup, Operan <T> data, String frameName, Options ... pilihan)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi RefEnter baru.
statis RefEnter.Options
isConstant (Boolean isConstant)
Output <T>
Output ()
Tensor yang sama dengan `data`.
statis RefEnter.Options
parallelIterations (Long parallelIterations)

Metode yang Diwarisi

Metode Publik

publik Keluaran <T> asOutput ()

Mengembalikan pegangan simbolis tensor.

Input ke operasi TensorFlow adalah output dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

public static RefEnter <T> membuat ( Lingkup lingkup, Operan <T> data, String frameName, Options ... pilihan)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi RefEnter baru.

Parameter
cakupan lingkup saat ini
data Tensor yang akan disediakan untuk bingkai anak.
nama bingkai Nama bingkai anak.
pilihan membawa nilai atribut opsional
Kembali
  • contoh baru dari RefEnter

public static RefEnter.Options isConstant (Boolean isConstant)

Parameter
adalah Konstanta Jika benar, outputnya konstan dalam bingkai anak.

publik Keluaran <T> Output ()

Tensor yang sama dengan `data`.

public static RefEnter.Options parallelIterations (Long parallelIterations)

Parameter
paralelIterasi Jumlah iterasi yang diizinkan untuk berjalan secara paralel.