Where

publiczne zajęcia końcowe Gdzie

Zwraca lokalizacje wartości niezerowych/true w tensorze.

Ta operacja zwraca współrzędne prawdziwych elementów w „stanie”. Współrzędne są zwracane w tensorze 2-D, gdzie pierwszy wymiar (wiersze) reprezentuje liczbę prawdziwych elementów, a drugi wymiar (kolumny) reprezentuje współrzędne prawdziwych elementów. Należy pamiętać, że kształt tensora wyjściowego może się różnić w zależności od liczby prawdziwych wartości w „warunku”. Indeksy są wyświetlane w kolejności od głównych wierszy.

Na przykład:

# 'input' tensor is [[True, False]
 #                    [True, False]]
 # 'input' has two true values, so output has two coordinates.
 # 'input' has rank of 2, so coordinates have two indices.
 where(input) ==> [[0, 0],
                   [1, 0]]
 
 # `condition` tensor is [[[True, False]
 #                     [True, False]]
 #                    [[False, True]
 #                     [False, True]]
 #                    [[False, False]
 #                     [False, True]]]
 # 'input' has 5 true values, so output has 5 coordinates.
 # 'input' has rank of 3, so coordinates have three indices.
 where(input) ==> [[0, 0, 0],
                   [0, 1, 0],
                   [1, 0, 1],
                   [1, 1, 1],
                   [2, 1, 1]]
 
 # `condition` tensor is [[[1.5,  0.0]
 #                     [-0.5, 0.0]]
 #                    [[0.0,  0.25]
 #                     [0.0,  0.75]]
 #                    [[0.0,  0.0]
 #                     [0.0,  0.01]]]
 # 'input' has 5 nonzero values, so output has 5 coordinates.
 # 'input' has rank of 3, so coordinates have three indices.
 where(input) ==> [[0, 0, 0],
                   [0, 1, 0],
                   [1, 0, 1],
                   [1, 1, 1],
                   [2, 1, 1]]
 
 # `condition` tensor is [[[1.5 + 0.0j, 0.0  + 0.0j]
 #                     [0.0 + 0.5j, 0.0  + 0.0j]]
 #                    [[0.0 + 0.0j, 0.25 + 1.5j]
 #                     [0.0 + 0.0j, 0.75 + 0.0j]]
 #                    [[0.0 + 0.0j, 0.0  + 0.0j]
 #                     [0.0 + 0.0j, 0.01 + 0.0j]]]
 # 'input' has 5 nonzero magnitude values, so output has 5 coordinates.
 # 'input' has rank of 3, so coordinates have three indices.
 where(input) ==> [[0, 0, 0],
                   [0, 1, 0],
                   [1, 0, 1],
                   [1, 1, 1],
                   [2, 1, 1]]
 

Metody publiczne

Wyjście <Długie>	jako wyjście () Zwraca symboliczny uchwyt tensora.
statyczny <T> Gdzie	utwórz ( Zakres zasięgu, Warunek argumentu <T>) Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację Where.
Wyjście <Długie>	indeks ()

Metody dziedziczone

Z klasy org.tensorflow.op.PrimitiveOp

końcowa wartość logiczna	równa się (obiekt obiektu)
końcowy wew	hashCode ()
Operacja	op () Zwraca podstawową Operation
ostatni ciąg	doString ()

Z klasy java.lang.Object

wartość logiczna	równa się (Obiekt arg0)
ostatnia klasa<?>	pobierzKlasę ()
wew	hashCode ()
ostateczna pustka	powiadomić ()
ostateczna pustka	powiadom wszystkich ()
Strunowy	doString ()
ostateczna pustka	czekaj (długi arg0, int arg1)
ostateczna pustka	czekaj (długi arg0)
ostateczna pustka	Czekać ()

Z interfejsu org.tensorflow.Operand

streszczenie Wyjście <Długie>

jako wyjście () Zwraca symboliczny uchwyt tensora.

Metody publiczne

publiczne wyjście <Long> asOutput ()

Zwraca symboliczny uchwyt tensora.

Dane wejściowe operacji TensorFlow są wynikami innej operacji TensorFlow. Ta metoda służy do uzyskania symbolicznego uchwytu reprezentującego obliczenia danych wejściowych.

public static Gdzie utwórz ( Zakres zakresu, Warunek argumentu <T>)

Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację Where.

Parametry

zakres	aktualny zakres

Zwroty

• nowa instancja Where

public Output <Long> indeks ()