प्रत्येक पंक्ति के साथ लोअर_बाउंड (सॉर्टेड_सर्च_वैल्यू, मान) लागू करता है।
(सॉर्टेड_इनपुट, मान) में समान सूचकांक वाली पंक्तियों के प्रत्येक सेट को स्वतंत्र रूप से व्यवहार किया जाता है। परिणामी पंक्ति `np.searchsorted(sorted_inputs, values,side='left')` को कॉल करने के बराबर है।
परिणाम संपूर्ण `टेन्सर` का वैश्विक सूचकांक नहीं है, बल्कि केवल अंतिम आयाम का सूचकांक है।
एक 2-डी उदाहरण: sorted_sequence = [[0, 3, 9, 9, 10], [1, 2, 3, 4, 5]] मान = [[2, 4, 9], [0, 2, 6 ]]
परिणाम = लोअरबाउंड(सॉर्टेड_अनुक्रम, मान)
परिणाम == [[1, 2, 2], [0, 1, 5]]
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <यू> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर <U TNumber को बढ़ाता है, T TType को बढ़ाता है > लोअरबाउंड <U> को बढ़ाता है | |
| स्थिर <T टीटाइप > लोअरबाउंड <TInt32> का विस्तार करता है | |
| आउटपुट <यू> | आउटपुट () एक `टेन्सर` जिसका आकार `मानों` के समान है। |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <यू> आउटपुट के रूप में ()
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 लोअरबाउंड <यू> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> सॉर्ट किए गए इनपुट, ऑपरेंड <टी> मान, क्लास<यू> आउटटाइप)
एक नए लोअरबाउंड ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| क्रमबद्ध इनपुट | 2-डी टेंसर जहां प्रत्येक पंक्ति को क्रमबद्ध किया जाता है। |
| मान | `sorted_search_values` के समान पंक्तियों की संख्या वाला 2-डी टेंसर। इसमें वे मान शामिल हैं जिन्हें `sorted_search_values` में खोजा जाएगा। |
रिटर्न
- लोअरबाउंड का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक लोअरबाउंड <TInt32> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> सॉर्ट किए गए इनपुट, ऑपरेंड <T> मान)
डिफ़ॉल्ट आउटपुट प्रकारों का उपयोग करके एक नए लोअरबाउंड ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| क्रमबद्ध इनपुट | 2-डी टेंसर जहां प्रत्येक पंक्ति को क्रमबद्ध किया जाता है। |
| मान | `sorted_search_values` के समान पंक्तियों की संख्या वाला 2-डी टेंसर। इसमें वे मान शामिल हैं जिन्हें `sorted_search_values` में खोजा जाएगा। |
रिटर्न
- लोअरबाउंड का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <यू> आउटपुट ()
एक `टेन्सर` जिसका आकार `मानों` के समान है। इसमें अंतिम आयाम में पहला स्केलर इंडेक्स शामिल है जहां ऑर्डर किए गए गुण को बदले बिना मान डाले जा सकते हैं।