`स्थिति` के आधार पर, `x` या `y` से तत्वों का चयन करता है।
`x`, और `y` टेंसरों का आकार समान होना चाहिए, और आउटपुट का भी वही आकार होगा।
यदि `x` और `y` अदिश हैं तो `स्थिति` टेंसर एक अदिश होना चाहिए। यदि `x` और `y` वेक्टर या उच्च रैंक हैं, तो `स्थिति` या तो एक अदिश होनी चाहिए, एक वेक्टर जिसका आकार `x` के पहले आयाम से मेल खाता है, या `x` के समान आकार होना चाहिए।
`कंडीशन` टेंसर एक मास्क के रूप में कार्य करता है जो प्रत्येक तत्व के मूल्य के आधार पर चुनता है कि आउटपुट में संबंधित तत्व/पंक्ति को `x` (यदि सत्य है) या `y` (यदि गलत है) से लिया जाना चाहिए।
यदि `स्थिति` एक वेक्टर है और `x` और `y` उच्च रैंक मैट्रिक्स हैं, तो यह `x` और `y` से कॉपी करने के लिए कौन सी पंक्ति (बाहरी आयाम) चुनता है। यदि `स्थिति` का आकार `x` और `y` के समान है, तो यह चुनता है कि `x` और `y` में से किस तत्व की प्रतिलिपि बनाई जाए।
उदाहरण के लिए:
# 'condition' tensor is [[True, False]
# [False, True]]
# 't' is [[1, 2],
# [3, 4]]
# 'e' is [[5, 6],
# [7, 8]]
select(condition, t, e) # => [[1, 6], [7, 4]]
# 'condition' tensor is [True, False]
# 't' is [[1, 2],
# [3, 4]]
# 'e' is [[5, 6],
# [7, 8]]
select(condition, t, e) ==> [[1, 2],
[7, 8]]
सार्वजनिक तरीके
आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
स्थिर <टी> कहां3 <टी> | |
आउटपुट <T> | आउटपुट () = एक `टेन्सर` जिसका प्रकार और आकार `x` और `y` के समान है। |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक व्हेयर3 <टी> क्रिएट ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <बूलियन> कंडीशन, ऑपरेंड <टी> एक्स, ऑपरेंड <टी> वाई)
एक नया व्हेयर3 ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
एक्स | = एक `टेन्सर` जिसका आकार `स्थिति` के समान हो सकता है। यदि `स्थिति` रैंक 1 है, तो `x` की रैंक ऊंची हो सकती है, लेकिन इसका पहला आयाम `स्थिति` के आकार से मेल खाना चाहिए। |
य | = एक `टेन्सर` जिसका प्रकार और आकार `x` के समान है। |
रिटर्न
- व्हेयर3 का एक नया उदाहरण