Shapes

공개 추상 클래스 모양

org.tensorflow.op.core.Shape 텐서 및 모양의 차원을 나타내는 1d 피연산자에 대한 메소드를 제공하는 연산자입니다. 

Ops tf = Ops.create();
 Operand<TFloat32> yPred = tf.constant(new float[][][] { { {0f, 0.5f, {0.3f, 0.9f} } });
 Shape predShape = tf.shape(yPred);
 Operand numLabels =
     tf.reduceProd(tf.shape.takeLast(predShape, // take all but the first dimension
         tf.math.sub(  // by subtract 1 from the total dimensions represent by  predShape
             tf.shape.numDimensions(predShape),
             tf.constant(1))),
         tf.constant(0));

 Operand numPred = tf.shape.size(predShape, tf.constant(0));
 Operand predFlat = tf.shape.flatten(yPred);

 Shape predShape64 = tf.shape(yPred, TInt64.class);
 Operand predSqueezed = tf.shape.squeeze(predShape64, TInt64.class);
 }

공공 생성자

도형 ()

공개 방법

정적 피연산자 < TInt64 >
추가 ( Scope 범위, Shape < TInt64 > 모양, long lastDimension)
도형의 치수와 마지막 치수를 포함하는 1차원 피연산자를 만듭니다.
정적 피연산자 < TInt32 >
추가 ( Scope 범위, Shape < TInt32 > 모양, int lastDimension)
도형의 치수와 마지막 치수를 포함하는 1차원 피연산자를 만듭니다.
static <T는 Tnumber를 확장합니다. > 피연산자 <T>
추가 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 모양, 피연산자 <T> 모양ToAppend)
도형을 나타내는 피연산자의 차원과 뒤에 추가할 도형을 나타내는 피연산자의 차원을 포함하는 새 도형을 나타내는 1차원 피연산자를 만듭니다.
static <T는 TType을 확장하고, U는 TNumber를 확장합니다. > 피연산자 <T>
flatten ( Scope 범위, Operand <T> 피연산자, Class<U> 유형)
피연산자를 1차원으로 평면화
static <U는 TNumber를 확장합니다. > 피연산자 <U>
flatten ( 스코프 범위, Shape <U> 모양, Class<U> 유형)
모양을 1차원으로 평면화합니다.
static <T는 TType을 확장합니다. > 피연산자 <T>
flatten ( 범위 범위, 피연산자 <T> 피연산자)
피연산자를 1차원으로 평면화합니다.
정적 피연산자 < TInt32 >
flatten ( Scope 범위, Shape < TInt32 > 모양)
모양을 1차원으로 평면화합니다.
static <U는 TNumber를 확장합니다. > 피연산자 <U>
헤드 ( 스코프 스코프, Shape <U>형, Class<U>형)
Shape의 첫 번째 차원을 포함하는 1차원 피연산자를 만듭니다.
정적 피연산자 < TInt32 >
헤드 ( 스코프 범위, 모양 <TInt32> 모양)
Shape의 첫 번째 차원을 포함하는 1차원 피연산자를 만듭니다.
정적 피연산자 < TInt32 >
numDimensions ( 스코프 범위, 모양 < TInt32 > 모양)
모양 개체의 차원 수를 가져옵니다.
static <U는 TNumber를 확장합니다. > 피연산자 <U>
numDimensions ( 스코프 범위, Shape <U> 모양, Class<U> 유형)
모양 개체의 차원 수를 가져옵니다.
정적 피연산자 < TInt64 >
앞에 추가 ( Scope 범위, Shape < TInt64 > 모양, long firstDimension)
첫 번째 차원과 그 뒤에 도형의 차원이 포함된 1차원 피연산자를 만듭니다.
static <T는 Tnumber를 확장합니다. > 피연산자 <T>
prepend ( 범위 범위, 피연산자 <T> 모양, 피연산자 <T> 모양ToPrepend)
앞에 추가할 모양을 나타내는 피연산자의 크기와 그 뒤에 모양을 나타내는 피연산자의 크기가 포함된 새 모양을 나타내는 1차원 피연산자를 만듭니다.
정적 피연산자 < TInt32 >
prepend ( Scope 범위, Shape < TInt32 > 모양, int firstDimension)
첫 번째 차원과 그 뒤에 도형의 차원이 포함된 1차원 피연산자를 만듭니다.
static <U는 TNumber를 확장합니다. > 피연산자 <U>
ReduceDims ( 스코프 범위, Shape <U> 모양, 피연산자 <U> 축, Class<U> 유형)
모양을 지정된 축으로 축소합니다.
정적 피연산자 < TInt32 >
ReduceDims ( 범위 범위, 모양 < TInt32 > 모양, 피연산자 < TInt32 > 축)
모양을 지정된 축으로 축소합니다.
static <T는 TType을 확장합니다. > 피연산자 <T>
ReduceDims ( 범위 범위, 피연산자 <T> 피연산자, 피연산자 < TInt32 > 축)
지정된 축으로 모양을 줄여 피연산자의 모양을 변경합니다.
static <T는 TType을 확장하고, U는 TNumber를 확장합니다. > 피연산자 <T>
ReduceDims ( Scope 범위, Operand <T> 피연산자, Operand <U> 축, Class<U> 유형)
지정된 축으로 모양을 줄여 피연산자의 모양을 변경합니다.
static <U는 TNumber를 확장합니다. > 피연산자 <U>
크기 ( 스코프 범위, 모양 <U> 모양, 클래스<U> 유형)
TensorFlow 모양으로 표시되는 크기를 가져옵니다.
static <T는 TType을 확장합니다. > 피연산자 < TInt32 >
크기 ( 스코프 범위, 피연산자 <T> 입력, 피연산자 < TInt32 > 희미함)
텐서의 모양에 대해 지정된 차원의 크기를 가져옵니다.
정적 피연산자 < TInt32 >
크기 ( 스코프 범위, 모양 <TInt32> 모양)
TensorFlow 모양으로 표시되는 크기를 가져옵니다.
정적 피연산자 < TInt32 >
크기 ( 스코프 범위, 모양 < TInt32 > 모양, 피연산자 < TInt32 > 희미함)
도형에서 지정된 치수의 크기를 가져옵니다.
static <U는 TNumber를 확장합니다. > 피연산자 <U>
크기 ( 스코프 범위, 모양 <U> 모양, 피연산자 <U> 희미함, 클래스<U> 유형)
도형에서 지정된 치수의 크기를 가져옵니다.
static <T는 TType을 확장하고, U는 TNumber를 확장합니다. > 피연산자 <U>
크기 ( 스코프 범위, 피연산자 <T> 입력, 피연산자 <U> 희미함, 클래스<U> 유형)
텐서의 모양에 대해 지정된 차원의 크기를 가져옵니다.
정적 피연산자 < TInt32 >
squeeze ( Scope 범위, Shape < TInt32 > 모양)
모양에서 크기 1의 치수를 제거합니다.
static <U는 TNumber를 확장합니다. > 피연산자 <U>
squeeze ( 스코프 범위, Shape <U> 모양, Class<U> 유형)
모양에서 크기 1의 치수를 제거합니다.
정적 피연산자 < TInt32 >
tail ( Scope 범위, Shape < TInt32 > 모양)
Shape의 마지막 차원과 일치하는 차원을 포함하는 1차원 피연산자를 만듭니다.
static <U는 TNumber를 확장합니다. > 피연산자 <U>
tail ( 스코프 범위, Shape <U> 모양, Class<U> 유형)
* Shape의 마지막 차원과 일치하는 차원을 포함하는 1차원 피연산자를 생성합니다.
정적 피연산자 < TInt32 >
take ( Scope 범위, Shape < TInt32 > 모양, Operand < TInt32 > n)
모양의 처음 n 차원과 일치하는 차원을 사용하여 1차원 피연산자를 만듭니다.
static <U는 TNumber를 확장합니다. > 피연산자 <U>
take ( 스코프 범위, 모양 <U> 모양, 피연산자 <U> n, 클래스<U> 유형)
모양의 처음 n 차원과 일치하는 차원을 포함하는 1차원 피연산자를 만듭니다.
static <U는 TNumber를 확장합니다. > 피연산자 <U>
takeLast ( Scope 범위, Shape <U> 모양, Operand <U> n, Class<U> 유형)
모양의 마지막 n 차원과 일치하는 차원을 포함하는 1차원 피연산자를 만듭니다.
static <U는 TNumber를 확장합니다. > 피연산자 < TInt32 >
takeLast ( 범위 범위, 모양 < TInt32 > 모양, 피연산자 < TInt32 > n)
모양의 마지막 n 차원과 일치하는 차원을 포함하는 1차원 피연산자를 만듭니다.

상속된 메서드

공공 생성자

공개 셰이프 ()

공개 방법

공개 정적 피연산자 < TInt64 > 추가 ( Scope 범위, Shape < TInt64 > 모양, long lastDimension)

도형의 치수와 마지막 치수를 포함하는 1차원 피연산자를 만듭니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 TensorFlow 모양
마지막차원 추가할 차원
보고
  • 마지막 차원이 뒤따르는 모양의 차원을 포함하는 1차원 피연산자

공개 정적 피연산자 < TInt32 > 추가 ( Scope 범위, Shape < TInt32 > 모양, int lastDimension)

도형의 치수와 마지막 치수를 포함하는 1차원 피연산자를 만듭니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 TensorFlow 모양
마지막차원 추가할 차원
보고
  • 마지막 차원이 뒤따르는 모양의 차원을 포함하는 1차원 피연산자

공개 정적 피연산자 <T> 추가 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 모양, 피연산자 <T> 모양ToAppend)

도형을 나타내는 피연산자의 차원과 뒤에 추가할 도형을 나타내는 피연산자의 차원을 포함하는 새 도형을 나타내는 1차원 피연산자를 만듭니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 TensorFlow 모양
모양추가 추가할 다른 모양
보고
  • 모양을 나타내는 피연산자의 차원과 그 뒤에 추가할 모양을 나타내는 피연산자의 차원을 포함하는 새 모양을 나타내는 1차원 피연산자

public static Operand <T> flatten ( 스코프 범위, Operand <T> 피연산자, Class<U> 유형)

피연산자를 1차원으로 평면화

매개변수
범위 현재 범위
피연산자 평면화할 피연산자
유형 모양 데이터 유형
보고
  • 재구성된 피연산자

public static Operand <U> flatten ( 스코프 범위, Shape <U> 모양, Class<U> 유형)

모양을 1차원으로 평면화합니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 TensorFlow 모양
유형 모양 데이터 유형
보고
  • 편평한 모양

공개 정적 피연산자 <T> flatten ( 범위 범위, 피연산자 <T> 피연산자)

피연산자를 1차원으로 평면화합니다.

매개변수
범위 현재 범위
피연산자 평면화할 피연산자
보고
  • 재구성된 피연산자

공개 정적 피연산자 < TInt32 > flatten ( Scope 범위, Shape < TInt32 > 모양)

모양을 1차원으로 평면화합니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 TensorFlow 모양
보고
  • 편평한 모양

public static Operand <U> 헤드 ( Scope 범위, Shape <U> 모양, Class<U> 유형)

Shape의 첫 번째 차원을 포함하는 1차원 피연산자를 만듭니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 TensorFlow 모양
유형 모양 데이터 유형.
보고
  • Shape의 첫 번째 차원을 포함하는 1차원 피연산자

공개 정적 피연산자 < TInt32 > head ( Scope 범위, Shape < TInt32 > 모양)

Shape의 첫 번째 차원을 포함하는 1차원 피연산자를 만듭니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 TensorFlow 모양
보고
  • Shape의 첫 번째 차원을 포함하는 1차원 피연산자

공개 정적 피연산자 < TInt32 > numDimensions ( 범위 범위, 모양 < TInt32 > 모양)

모양 개체의 차원 수를 가져옵니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 형태
보고
  • 차원의 수

public static Operand <U> numDimensions ( Scope 범위, Shape <U> 모양, Class<U> 유형)

모양 개체의 차원 수를 가져옵니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 형태
유형 모양 데이터 유형
보고
  • 차원의 수

public static Operand < TInt64 > prepend ( Scope 범위, Shape < TInt64 > 모양, long firstDimension)

첫 번째 차원과 그 뒤에 도형의 차원이 포함된 1차원 피연산자를 만듭니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 TensorFlow 모양
첫 번째 차원 앞에 추가할 치수
보고
  • 첫 번째 차원과 그 뒤에 도형의 차원이 포함된 1차원 피연산자

공개 정적 피연산자 <T> prepend ( 범위 범위, 피연산자 <T> 모양, 피연산자 <T> 모양ToPrepend)

앞에 추가할 모양을 나타내는 피연산자의 크기와 그 뒤에 모양을 나타내는 피연산자의 크기가 포함된 새 모양을 나타내는 1차원 피연산자를 만듭니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 도형의 크기를 포함하는 피연산자
모양을 앞에 추가 앞에 추가할 모양의 크기를 포함하는 피연산자
보고
  • 앞에 추가할 모양을 나타내는 피연산자의 크기와 그 뒤에 모양을 나타내는 피연산자의 크기가 포함된 새 모양을 나타내는 1차원 피연산자

공개 정적 피연산자 < TInt32 > prepend ( Scope 범위, Shape < TInt32 > 모양, int firstDimension)

첫 번째 차원과 그 뒤에 도형의 차원이 포함된 1차원 피연산자를 만듭니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 TensorFlow 모양
첫 번째 차원 앞에 추가할 치수
보고
  • 첫 번째 차원과 그 뒤에 도형의 차원이 포함된 1차원 피연산자

public static Operand <U> ReduceDims ( Scope 범위, Shape <U> 모양, Operand <U> 축, Class<U> 유형)

모양을 지정된 축으로 축소합니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 TensorFlow 모양
중심선 축
유형 모양 데이터 유형
보고
  • 축소된 형태

공개 정적 피연산자 < TInt32 > ReduceDims ( 범위 범위, 모양 < TInt32 > 모양, 피연산자 < TInt32 > 축)

모양을 지정된 축으로 축소합니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 TensorFlow 모양
중심선 축
보고
  • 축소된 모양의 크기를 포함하는 피연산자

공개 정적 피연산자 <T> ReduceDims ( 범위 범위, 피연산자 <T> 피연산자, 피연산자 < TInt32 > 축)

지정된 축으로 모양을 줄여 피연산자의 모양을 변경합니다.

매개변수
범위 현재 범위
피연산자 피연산자
중심선 축
보고
  • 재구성된 피연산자

public static Operand <T> ReduceDims ( Scope 범위, Operand <T> 피연산자, Operand <U> 축, Class<U> 유형)

지정된 축으로 모양을 줄여 피연산자의 모양을 변경합니다.

매개변수
범위 현재 범위
피연산자 피연산자
중심선 축
유형 모양 데이터 유형
보고
  • 재구성된 피연산자

공개 정적 피연산자 <U> 크기 ( 스코프 범위, 모양 <U> 모양, 클래스<U> 유형)

TensorFlow 모양으로 표시되는 크기를 가져옵니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 TensorFlow 모양
유형 모양 데이터 유형
보고
  • 크기

공개 정적 피연산자 < TInt32 > 크기 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 입력, 피연산자 < TInt32 > 희미함)

텐서의 모양에 대해 지정된 차원의 크기를 가져옵니다.

매개변수
범위 현재 범위
입력 피연산자
어둑한 차원
보고
  • 지정된 치수의 크기

공개 정적 피연산자 < TInt32 > 크기 ( 범위 범위, 모양 < TInt32 > 모양)

TensorFlow 모양으로 표시되는 크기를 가져옵니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 TensorFlow 모양
보고
  • 크기

공개 정적 피연산자 < TInt32 > 크기 ( 범위 범위, 모양 < TInt32 > 모양, 피연산자 < TInt32 > 희미함)

도형에서 지정된 치수의 크기를 가져옵니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 TensorFlow 모양
어둑한 차원
보고
  • 지정된 치수의 크기

공개 정적 피연산자 <U> 크기 ( 스코프 범위, 모양 <U> 모양, 피연산자 <U> 희미함, 클래스<U> 유형)

도형에서 지정된 치수의 크기를 가져옵니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 TensorFlow 모양
어둑한 차원
유형 모양 데이터 유형
보고
  • 지정된 치수의 크기

공개 정적 피연산자 <U> 크기 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 입력, 피연산자 <U> 희미, 클래스<U> 유형)

텐서의 모양에 대해 지정된 차원의 크기를 가져옵니다.

매개변수
범위 현재 범위
입력 피연산자
어둑한 차원
유형 모양 데이터 유형
보고
  • 지정된 치수의 크기

공개 정적 피연산자 < TInt32 > squeeze ( Scope 범위, Shape < TInt32 > 모양)

모양에서 크기 1의 치수를 제거합니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 TensorFlow 모양
보고
  • 압착된 모양

public static Operand <U> squeeze ( 스코프 범위, Shape <U> 모양, Class<U> 유형)

모양에서 크기 1의 치수를 제거합니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 TensorFlow 모양
유형 모양 데이터 유형.
보고
  • 압착된 모양

공개 정적 피연산자 < TInt32 > tail ( Scope 범위, Shape < TInt32 > 모양)

Shape의 마지막 차원과 일치하는 차원을 포함하는 1차원 피연산자를 만듭니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 TensorFlow 모양
보고
  • Shape의 마지막 차원과 일치하는 차원을 포함하는 1차원 피연산자

public static Operand <U> tail ( 스코프 범위, Shape <U> 모양, Class<U> 유형)

* Shape의 마지막 차원과 일치하는 차원을 포함하는 1차원 피연산자를 생성합니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 TensorFlow 모양
유형 모양 데이터 유형.
보고
  • Shape의 마지막 차원과 일치하는 차원을 포함하는 1차원 피연산자

공개 정적 피연산자 < TInt32 > take ( 범위 범위, 모양 < TInt32 > 모양, 피연산자 < TInt32 > n)

모양의 처음 n 차원과 일치하는 차원을 사용하여 1차원 피연산자를 만듭니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 TensorFlow 모양
N 가져올 선행 차원의 수는 모양의 numDimensions()보다 <=이어야 합니다.
보고
  • 모양의 처음 n 차원과 일치하는 차원을 갖는 1차원 피연산자

public static Operand <U> take ( Scope 범위, Shape <U> 모양, Operand <U> n, Class<U> 유형)

모양의 처음 n 차원과 일치하는 차원을 포함하는 1차원 피연산자를 만듭니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 TensorFlow 모양
N 가져올 선행 차원의 수는 모양의 numDimensions()보다 <=이어야 합니다.
유형 모양 데이터 유형.
보고
  • 차원이 일치하는 1차원 피연산자 * 모양의 처음 n 차원

public static Operand <U> takeLast ( Scope 범위, Shape <U> 모양, Operand <U> n, Class<U> 유형)

모양의 마지막 n 차원과 일치하는 차원을 포함하는 1차원 피연산자를 만듭니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 TensorFlow 모양
N 가져올 선행 차원의 수는 모양의 numDimensions()보다 <=이어야 합니다.
유형 모양 데이터 유형.
보고
  • 모양의 마지막 n 차원과 일치하는 차원을 포함하는 1차원 피연산자

공개 정적 피연산자 < TInt32 > takeLast ( 범위 범위, 모양 < TInt32 > 모양, 피연산자 < TInt32 > n)

모양의 마지막 n 차원과 일치하는 차원을 포함하는 1차원 피연산자를 만듭니다.

매개변수
범위 현재 범위
모양 TensorFlow 모양
N 가져올 선행 차원의 수는 모양의 numDimensions()보다 <=이어야 합니다.
보고
  • 모양의 마지막 n 차원과 일치하는 차원을 포함하는 1차원 피연산자