BooleanMaskUpdate

публичный абстрактный класс BooleanMaskUpdate

Вложенные классы

сорт

BooleanMaskUpdate.Options

Дополнительные атрибуты для BooleanMaskUpdate

Публичные конструкторы

БулеваскаОбновление ()

Публичные методы

статический BooleanMaskUpdate.Options	ось (Целочисленная ось) Используется для указания оси для маскировки.
статический BooleanMaskUpdate.Options	трансляция (логическая трансляция) Стоит ли пробовать широковещательное обновление.
статический <T расширяет TType > Операнд <T>	create (область области действия , тензор операнда <T>, маска операнда < TBool >, обновления операнда <T>, параметры ... ) Обновляет тензор по замаскированным значениям и возвращает обновленный тензор.

Унаследованные методы

Из класса java.lang.Object

логическое значение	равно (Объект arg0)
последний класс<?>	получитьКласс ()
интервал	хэш-код ()
окончательная пустота	поставить в известность ()
окончательная пустота	уведомитьВсе ()
Нить	нанизывать ()
окончательная пустота	подождать (длинный arg0, int arg1)
окончательная пустота	подождите (длинный arg0)
окончательная пустота	ждать ()

Публичные конструкторы

общественный BooleanMaskUpdate ()

Публичные методы

общедоступная статическая ось BooleanMaskUpdate.Options (целочисленная ось)

Используется для указания оси для маскировки. axis + dim(mask) <= dim(tensor) и форма mask должны соответствовать размерам первой axis + dim(mask) формы tensor .

Параметры

ось	ось для маскировки. Использует 0, если значение равно нулю.

общедоступная статическая трансляция BooleanMaskUpdate.Options (логическая трансляция)

Стоит ли пробовать широковещательное обновление. Правда по умолчанию.

общедоступный статический операнд <T> create (область области действия , тензор операнда <T>, маска операнда <TBool> , обновления операнда <T>, параметры... параметры)

Обновляет тензор по замаскированным значениям и возвращает обновленный тензор. Не изменяет входные тензоры. updates будут транслироваться по умолчанию

Эквивалентом Numpy является `tensor[mask] = update`.

В общем, 0 < dim(mask) = K <= dim(tensor) и форма mask должна соответствовать первым K измерениям формы tensor . Тогда мы имеем: booleanMask(tensor, mask)[i, j1,...,jd] = tensor[i1,...,iK,j1,...,jd] где (i1,...,iK) — i-я true запись mask (порядок строк).

axis можно использовать с mask , чтобы указать ось для маскировки (по умолчанию это 0). В этом случае axis + dim(mask) <= dim(tensor) и форма mask должны соответствовать размерам первой axis + dim(mask) формы tensor .

Форма updates должна быть [n, t_1, t_2, ...] , где n — количество истинных значений в mask , а t_i — i -е измерение tensor после axis и mask . updates будут транслироваться в эту фигуру по умолчанию, которую можно отключить с помощью options .

Параметры

тензор	Тензор для маскировки.
маска	Маска для нанесения.
обновления	новые ценности
параметры	содержит значения необязательных атрибутов

Возврат

• Маскированный тензор.