Nombre d'éléments uniques le long de la dernière dimension de l'ensemble d'entrée.
L'entrée `set` est un `SparseTensor` représenté par `set_indices`, `set_values` et `set_shape`. La dernière dimension contient des valeurs dans un ensemble, les doublons sont autorisés mais ignorés.
Si `validate_indices` est `True`, cette opération valide l'ordre et la plage des indices `set`.
Classes imbriquées
classe | SetSize.Options | Attributs facultatifs pour SetSize |
Constantes
Chaîne | OP_NAME | Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow |
Méthodes publiques
Sortie < TInt32 > | comme Sortie () Renvoie le handle symbolique du tenseur. |
taille de jeu statique | |
Sortie < TInt32 > | sortir () Pour `set` classé `n`, il s'agit d'un `Tensor` avec le rang `n-1` et les mêmes 1ères `n-1` dimensions que `set`. |
SetSize.Options statique | validateIndices (booléen validateIndices) |
Méthodes héritées
Constantes
chaîne finale statique publique OP_NAME
Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow
Méthodes publiques
Sortie publique < TInt32 > asOutput ()
Renvoie le handle symbolique du tenseur.
Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.
public static SetSize create ( Scope scope, Operand < TInt64 > setIndices, Operand <? extends TType > setValues, Operand < TInt64 > setShape, Options... options)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération SetSize.
Paramètres
portée | portée actuelle |
---|---|
setIndices | `Tensor` 2D, indices d'un `SparseTensor`. |
définirValeurs | 1D `Tensor`, valeurs d'un `SparseTensor`. |
définirForme | `Tensor` 1D, forme d'un `SparseTensor`. |
choix | porte des valeurs d'attributs facultatifs |
Retour
- une nouvelle instance de SetSize
Sortie publique < TInt32 > sortie ()
Pour `set` classé `n`, il s'agit d'un `Tensor` avec le rang `n-1` et les mêmes 1ères `n-1` dimensions que `set`. Chaque valeur est le nombre d'éléments uniques dans la dimension `[0...n-1]` correspondante de `set`.