Перетасуйте размеры x в соответствии с перестановкой и сопрягите результат.
Выходной сигнал `y` имеет тот же ранг, что и `x`. Формы `x` и `y` удовлетворяют: `y.shape[i] == x.shape[perm[i]] для i в [0, 1, ..., Rank(x) - 1]` `y[i,j,k,...,s,t,u] == conj(x[perm[i], perm[j], perm[k],...,perm[s], perm [т], пермь[у]])`
Константы
Нить | OP_NAME | Название этой операции, известное основному движку TensorFlow. |
Публичные методы
Выход <Т> | какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора. |
static <T расширяет TType > ConjugateTranspose <T> | |
Выход <Т> | й () |
Унаследованные методы
Константы
общедоступная статическая финальная строка OP_NAME
Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.
Публичные методы
публичный вывод <T> asOutput ()
Возвращает символический дескриптор тензора.
Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.
public static ConjugateTranspose <T> create (область действия , операнд <T> x, операнд <? расширяет TNumber > perm)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию ConjugateTranspose.
Параметры
объем | текущий объем |
---|
Возврат
- новый экземпляр ConjugateTranspose