BooleanMaskUpdate

공개 추상 클래스 BooleanMaskUpdate

중첩 클래스

수업 BooleanMaskUpdate.Options BooleanMaskUpdate 의 선택적 속성

공공 생성자

공개 방법

정적 BooleanMaskUpdate.Options	축 (정수축) 마스크할 축을 나타내는 데 사용됩니다.
정적 BooleanMaskUpdate.Options	브로드캐스트 (부울 브로드캐스트) 업데이트 방송을 시도할지 여부.
static <T는 TType을 확장합니다. > 피연산자 <T>	생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 텐서, 피연산자 < TBool > 마스크, 피연산자 <T> 업데이트, 옵션... 옵션) 마스크된 값에서 텐서를 업데이트하고 업데이트된 텐서를 반환합니다.

상속된 메서드

java.lang.Object 클래스에서

부울	같음 (개체 arg0)
마지막 수업<?>	getClass ()
정수	해시 코드 ()
최종 무효	알림 ()
최종 무효	통지모두 ()
끈	toString ()
최종 무효	대기 (long arg0, int arg1)
최종 무효	기다리세요 (긴 arg0)
최종 무효	기다리다 ()

공공 생성자

공개 BooleanMaskUpdate ()

공개 방법

public static BooleanMaskUpdate.Options 축 (정수 축)

마스크할 축을 나타내는 데 사용됩니다. axis + dim(mask) <= dim(tensor) 및 mask 모양은 tensor 모양의 첫 번째 axis + dim(mask) 차원과 일치해야 합니다.

매개변수

중심선	마스크할 축입니다. null인 경우 0을 사용합니다.

public static BooleanMaskUpdate.Options 브로드캐스트 (부울 브로드캐스트)

업데이트 방송을 시도할지 여부. 기본적으로 True입니다.

공개 정적 피연산자 <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 텐서, 피연산자 < TBool > 마스크, 피연산자 <T> 업데이트, 옵션... 옵션)

마스크된 값에서 텐서를 업데이트하고 업데이트된 텐서를 반환합니다. 입력 텐서를 변경하지 않습니다. updates 기본적으로 방송됩니다

Numpy에 해당하는 것은 `tensor[mask] = 업데이트`입니다.

일반적으로 0 < dim(mask) = K <= dim(tensor) 이며 mask 의 모양은 tensor 모양의 첫 번째 K 차원과 일치해야 합니다. 그러면 다음과 같습니다 booleanMask(tensor, mask)[i, j1,...,jd] = tensor[i1,...,iK,j1,...,jd] 여기서 (i1,...,iK) mask 의 i번째 true 항목입니다(행 우선 순서).

axis mask 와 함께 사용하여 마스크할 축을 나타낼 수 있습니다(기본적으로 0입니다). 이 경우 axis + dim(mask) <= dim(tensor) 및 mask 의 모양은 tensor 모양의 첫 번째 axis + dim(mask) 차원과 일치해야 합니다.

updates 의 모양은 [n, t_1, t_2, ...] 이어야 합니다. 여기서 n 은 mask 의 실제 값 수이고 t_i 는 axis 및 mask 다음의 tensor 의 i 번째 차원입니다. updates 기본적으로 이 모양에 브로드캐스트되며 options 사용하여 비활성화할 수 있습니다.

매개변수

텐서	마스크할 텐서입니다.
마스크	적용할 마스크입니다.
업데이트	새로운 가치
옵션	선택적 속성 값을 전달합니다.

보고

마스크된 텐서.