ConjugateTranspose

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস কনজুগেট ট্রান্সপোজ

একটি স্থানচ্যুতি অনুসারে x এর মাত্রা এলোমেলো করুন এবং ফলাফলটি সংযুক্ত করুন।

আউটপুট `y` এর `x` এর মতো একই র‍্যাঙ্ক আছে। `x` এবং `y` এর আকারগুলি সন্তুষ্ট করে: `y.shape[i] == x.shape[perm[i]] এর জন্য [0, 1, ..., rank(x) - 1]` `y[i,j,k,...,s,t,u] == conj(x[perm[i], perm[j], perm[k],...,perm[s], perm [t], perm[u]])`

ধ্রুবক

স্ট্রিং OP_NAME এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <T>
আউটপুট হিসাবে ()
টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
স্ট্যাটিক <T TType প্রসারিত করে > ConjugateTranspose <T>
তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, Operand <T> x, Operand <? প্রসারিত TNumber > perm)
একটি নতুন কনজুগেট ট্রান্সপোজ অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
আউটপুট <T>
y ()

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

ধ্রুবক

সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME

এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

ধ্রুবক মান: "কনজুগেট ট্রান্সপোজ"

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <T> হিসাবে আউটপুট ()

টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।

TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক কনজুগেট ট্রান্সপোজ <T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> x, অপারেন্ড <? প্রসারিত TNumber > perm)

একটি নতুন কনজুগেট ট্রান্সপোজ অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
রিটার্নস
  • কনজুগেট ট্রান্সপোজের একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <T> y ()