Mescola le dimensioni di x secondo una permutazione e coniuga il risultato.
L'output "y" ha lo stesso rango di "x". Le forme di `x` e `y` soddisfano: `y.shape[i] == x.shape[perm[i]] for i in [0, 1, ..., rango(x) - 1]` `y[i,j,k,...,s,t,u] == conj(x[perm[i], perm[j], perm[k],...,perm[s], perm [t], perm[u]])».
Costanti
Corda | OP_NAME | Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow |
Metodi pubblici
Uscita <T> | comeuscita () Restituisce l'handle simbolico del tensore. |
statico <T estende TType > ConjugateTranspose <T> | |
Uscita <T> | sì () |
Metodi ereditati
Costanti
Stringa finale statica pubblica OP_NAME
Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow
Metodi pubblici
Uscita pubblica <T> asOutput ()
Restituisce l'handle simbolico del tensore.
Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.
public static ConjugateTranspose <T> create ( Scope scope, Operand <T> x, Operand <? extends TNumber > perm)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione ConjugateTranspose.
Parametri
scopo | ambito attuale |
---|
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- una nuova istanza di ConjugateTranspose