StridedSlice.Options

classe estática pública StridedSlice.Options

Atributos opcionais para StridedSlice

Métodos Públicos

StridedSlice.Options
BeginMask (máscara de início longa)
StridedSlice.Options
ellipsisMask (máscara de reticências longas)
StridedSlice.Options
endMask (máscara final longa)
StridedSlice.Options
newAxisMask (longo newAxisMask)
StridedSlice.Options
ShrinkAxisMask (Long ShrinkAxisMask)

Métodos herdados

Métodos Públicos

público StridedSlice.Options BeginMask (Long BeginMask)

Parâmetros
máscara de início uma máscara de bits onde um bit i sendo 1 significa ignorar o valor inicial e, em vez disso, usar o maior intervalo possível. Em tempo de execução, start[i] será substituído por `[0, n-1)` se `stride[i] > 0` ou `[-1, n-1]` se `stride[i] < 0`

public StridedSlice.Options ellipsisMask (long ellipsisMask)

Parâmetros
máscara de reticências uma máscara de bits onde o bit `i` sendo 1 significa que a `i`ésima posição é na verdade uma reticência. No máximo um bit pode ser 1. Se `ellipsis_mask == 0`, então uma máscara de reticências implícita de `1 << (m+1)` é fornecida. Isso significa que `foo[3:5] == foo[3:5, ...]`. Uma reticência cria implicitamente quantas especificações de intervalo forem necessárias para especificar completamente o intervalo fatiado para cada dimensão. Por exemplo, para um tensor quadridimensional `foo` a fatia `foo[2, ..., 5:8]` implica `foo[2, :, :, 5:8]`.

public StridedSlice.Options endMask (Long endMask)

Parâmetros
máscara final análogo a `begin_mask`

público StridedSlice.Options newAxisMask (longo newAxisMask)

Parâmetros
novaAxisMask uma máscara de bits onde o bit `i` sendo 1 significa que a `i`-ésima especificação cria uma nova dimensão de forma 1. Por exemplo `foo[:4, tf.newaxis, :2]` produziria um tensor de forma `(4, 1, 2)`.

StridedSlice.Options público ShridedSliceMask (Long ShridedSliceMask)

Parâmetros
encolherAxisMask uma máscara de bits onde o bit `i` implica que a `i`-ésima especificação deve diminuir a dimensionalidade. início e fim devem implicar uma fatia de tamanho 1 na dimensão. Por exemplo, em python, pode-se fazer `foo[:, 3, :]` que resultaria em `shrink_axis_mask` sendo 2.