Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
dòng chảy căng:: ôi:: Ở đâu3
#include <math_ops.h> Chọn các phần tử từ x hoặc y , tùy thuộc vào condition .
Bản tóm tắt
Các tensor x và y đều phải có hình dạng giống nhau và đầu ra cũng sẽ có hình dạng đó.
Tenxơ condition phải là vô hướng nếu x và y là vô hướng. Nếu x và y là vectơ hoặc cấp cao hơn thì condition phải là vô hướng, vectơ có kích thước khớp với chiều thứ nhất của x hoặc phải có hình dạng giống như x .
Tenxor condition hoạt động như một mặt nạ, dựa trên giá trị ở mỗi phần tử, chọn phần tử/hàng tương ứng trong đầu ra nên được lấy từ x (nếu đúng) hay y (nếu sai).
Nếu condition là một vectơ và x và y là các ma trận có thứ hạng cao hơn thì nó sẽ chọn hàng (chiều bên ngoài) để sao chép từ x và y . Nếu condition có hình dạng giống như x và y thì nó sẽ chọn phần tử cần sao chép từ x và y .
Ví dụ:
# 'condition' tensor is [[True, False]
# [False, True]]
# 't' is [[1, 2],
# [3, 4]]
# 'e' is [[5, 6],
# [7, 8]]
select(condition, t, e) # => [[1, 6], [7, 4]]
# 'condition' tensor is [True, False]
# 't' is [[1, 2],
# [3, 4]]
# 'e' is [[5, 6],
# [7, 8]]
select(condition, t, e) ==> [[1, 2],
[7, 8]]
Arguments:
- scope: A Scope object
- x: = A
Tensor which may have the same shape as condition. If condition is rank 1, x may have higher rank, but its first dimension must match the size of condition.
- y: = A
Tensor with the same type and shape as x.
Returns:
Public attributes
Chức năng công cộng
nút
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
toán tử::tenorflow::Đầu ra
operator::tensorflow::Output() const
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::Where3 Class Reference\n\ntensorflow::ops::Where3\n=======================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nSelects elements from `x` or `y`, depending on `condition`.\n\nSummary\n-------\n\nThe `x`, and `y` tensors must all have the same shape, and the output will also have that shape.\n\nThe `condition` tensor must be a scalar if `x` and `y` are scalars. If `x` and `y` are vectors or higher rank, then `condition` must be either a scalar, a vector with size matching the first dimension of `x`, or must have the same shape as `x`.\n\nThe `condition` tensor acts as a mask that chooses, based on the value at each element, whether the corresponding element / row in the output should be taken from `x` (if true) or `y` (if false).\n\nIf `condition` is a vector and `x` and `y` are higher rank matrices, then it chooses which row (outer dimension) to copy from `x` and `y`. If `condition` has the same shape as `x` and `y`, then it chooses which element to copy from `x` and `y`.\n\nFor example:\n\n\n```text\n# 'condition' tensor is [[True, False]\n# [False, True]]\n# 't' is [[1, 2],\n# [3, 4]]\n# 'e' is [[5, 6],\n# [7, 8]]\nselect(condition, t, e) # =\u003e [[1, 6], [7, 4]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```text\n# 'condition' tensor is [True, False]\n# 't' is [[1, 2],\n# [3, 4]]\n# 'e' is [[5, 6],\n# [7, 8]]\nselect(condition, t, e) ==\u003e [[1, 2],\n [7, 8]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n````gdscript\n \n Arguments:\n \n- scope: A /versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope object\n\n \n- x: = A /versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor which may have the same shape as condition. If condition is rank 1, x may have higher rank, but its first dimension must match the size of condition.\n\n \n- y: = A /versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor with the same type and shape as x.\n\n \n\n Returns:\n \n- /versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output: = A /versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor with the same type and shape as x and y. \n\n \n\n \n\n\n \n### Constructors and Destructors\n\n\n \n\n\n\n #classtensorflow_1_1ops_1_1_where3_1a1e043e7f8493b555a94d106084a64a32(const ::/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope & scope, ::/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input condition, ::/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input x, ::/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input y)\n \n\n \n\n\n \n\n\n \n### Public attributes\n\n\n \n\n\n\n #classtensorflow_1_1ops_1_1_where3_1a9b749e1046fbe4c39075a2b037391cf2\n \n\n \n\n /versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation\n \n\n \n\n\n\n #classtensorflow_1_1ops_1_1_where3_1a07742c7ad2705b0fa9b9cc9e59eca41b\n \n\n \n\n ::/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output\n \n\n \n\n\n \n\n\n \n### Public functions\n\n\n \n\n\n\n #classtensorflow_1_1ops_1_1_where3_1aacfd2a5bd041b46bc2179d3e9ac5c0c6() const \n \n\n \n\n ::tensorflow::Node *\n \n\n \n\n\n\n #classtensorflow_1_1ops_1_1_where3_1a7fcabeeb211b239288d028b587a88e54() const \n \n\n \n\n `\n` \n`\n` \n\n\n\n #classtensorflow_1_1ops_1_1_where3_1aedd6e529c7127af0c5af333ded627ab3() const \n \n\n \n\n `\n` \n`\n` \n\n\n Public attributes\n \n \n### operation\n\n\n \n```\nOperation operation\n```\n\n \n\n \n \n \n### output\n\n\n \n\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n```\n\n \n\n \n Public functions\n \n \n### Where3\n\n\n \n\n\n```gdscript\n Where3(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input condition,\n ::tensorflow::Input x,\n ::tensorflow::Input y\n)\n```\n\n \n\n \n \n \n### node\n\n\n \n\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n```\n\n \n\n \n \n \n### operator::tensorflow::Input\n\n\n \n\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n```\n\n \n\n \n \n \n### operator::tensorflow::Output\n\n\n \n\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```\n\n \n\n \n\n \n\n \n````"]]
