Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
#include <ops.h> Inicjator umożliwia konstruowanie obiektu wejściowego z różnych rodzajów stałych C++, takich jak proste stałe pierwotne i zagnieżdżone listy inicjatorów reprezentujące tablicę wielowymiarową.
Streszczenie
Wszystkie konstruktory inicjalizatorów są szablonami, więc wyżej wymienione rodzaje stałych C++ mogą zostać użyte do skonstruowania Inicjatora . Inicjator przechowuje wartość, z którą został skonstruowany, w obiekcie Tensor .
Konstruktory i destruktory |
|---|
Initializer (const T & v)
Konstruuje z wartości skalarnej typu arytmetycznego lub typu, który można przekonwertować na ciąg znaków (np. |
Initializer (const Tensor & t)
|
Initializer (const T & v, const TensorShape & shape)
Konstruuj na podstawie wartości skalarnej i jawnego kształtu. |
Initializer (const std::initializer_list< T > & v)
Konstruuj z inicjującej listy skalarów (jednowymiarowy tensor). |
Initializer (const std::initializer_list< T > & v, const TensorShape & shape)
Konstruuj na podstawie listy inicjalizacyjnej skalarów i jawnego kształtu. |
Initializer (const std::initializer_list< Initializer > & v)
Skonstruuj wielowymiarowy tensor na podstawie zagnieżdżonej listy inicjatorów. |
Atrybuty publiczne
Funkcje publiczne
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2025-07-26 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::Input::Initializer Struct Reference\n\ntensorflow::Input::Initializer\n==============================\n\n`#include \u003cops.h\u003e`\n\n[Initializer](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/input/initializer#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer) enables constructing an [Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input) object from various kinds of C++ constants such as simple primitive constants and nested initializer lists representing a multi-dimensional array.\n\nSummary\n-------\n\n[Initializer](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/input/initializer#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer) constructors are all templates, so the aforementioned kinds of C++ constants can be used to construct an [Initializer](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/input/initializer#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer). [Initializer](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/input/initializer#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer) stores the value it got constructed with in a [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) object.\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [Initializer](#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer_1ade60a4fdcfa9a530604fbf39d3b5be12)`(const T & v)` Construct from a scalar value of an arithmetic type or a type that can be converted to a string (eg. ||\n| [Initializer](#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer_1a9314222b3303dcf97314a4bcbcaa94ad)`(const `[Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor)` & t)` ||\n| [Initializer](#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer_1ab77d0712180868a7311936ca9a034835)`(const T & v, const TensorShape & shape)` Construct from a scalar value and an explicit shape. ||\n| [Initializer](#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer_1a91bd52431434dc5358ae8aa39070fe5f)`(const std::initializer_list\u003c T \u003e & v)` Construct from a initializer list of scalars (a one-dimensional tensor). ||\n| [Initializer](#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer_1a3f572c2835a2310e2d5c28138e69ae76)`(const std::initializer_list\u003c T \u003e & v, const TensorShape & shape)` Construct from a initializer list of scalars and an explicit shape. ||\n| [Initializer](#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer_1a8099f954da757c77ac7d8e1c32df88ce)`(const std::initializer_list\u003c `[Initializer](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/input/initializer#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer)` \u003e & v)` Construct a multi-dimensional tensor from a nested initializer list. ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [status](#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer_1af0ab9526e575fd7d4b9d5f7dbabcb7e4) | [Status](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/status#classtensorflow_1_1_status) |\n| [tensor](#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer_1a7b520438780dc80f0162a480a3cadb74) | [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) |\n\n| ### Public functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------|\n| [AsTensorProto](#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer_1a6b1e360b983fec2140b756971fe7699d)`()` | `TensorProto` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### status\n\n```text\nStatus tensorflow::Input::Initializer::status\n``` \n\n### tensor\n\n```text\nTensor tensorflow::Input::Initializer::tensor\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### AsTensorProto\n\n```text\nTensorProto tensorflow::Input::Initializer::AsTensorProto()\n``` \n\n### Initializer\n\n```gdscript\n tensorflow::Input::Initializer::Initializer(\n const T & v\n)\n``` \nConstruct from a scalar value of an arithmetic type or a type that can be converted to a string (eg.\n\na string literal). \n\n### Initializer\n\n```gdscript\n tensorflow::Input::Initializer::Initializer(\n const Tensor & t\n)\n``` \n\n### Initializer\n\n```gdscript\n tensorflow::Input::Initializer::Initializer(\n const T & v,\n const TensorShape & shape\n)\n``` \nConstruct from a scalar value and an explicit shape. \n\n### Initializer\n\n```gdscript\n tensorflow::Input::Initializer::Initializer(\n const std::initializer_list\u003c T \u003e & v\n)\n``` \nConstruct from a initializer list of scalars (a one-dimensional tensor). \n\n### Initializer\n\n```gdscript\n tensorflow::Input::Initializer::Initializer(\n const std::initializer_list\u003c T \u003e & v,\n const TensorShape & shape\n)\n``` \nConstruct from a initializer list of scalars and an explicit shape. \n\n### Initializer\n\n```gdscript\n tensorflow::Input::Initializer::Initializer(\n const std::initializer_list\u003c Initializer \u003e & v\n)\n``` \nConstruct a multi-dimensional tensor from a nested initializer list.\n\nNote that C++ syntax allows nesting of arbitrarily typed initializer lists, so such invalid initializers cannot be disallowed at compile time. This function performs checks to make sure that the nested initializer list is indeed a valid multi-dimensional tensor."]]
