Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
#include <ops.h> Инициализатор позволяет создавать объект ввода из различных типов констант C++, таких как простые примитивные константы и вложенные списки инициализаторов, представляющие многомерный массив.
Краткое содержание
Все конструкторы инициализаторов являются шаблонами, поэтому вышеупомянутые типы констант C++ можно использовать для создания инициализатора . Инициализатор сохраняет значение, с которым он был создан, в объекте Tensor .
Конструкторы и деструкторы |
|---|
Initializer (const T & v)
Создайте из скалярного значения арифметического типа или типа, который можно преобразовать в строку (например. |
Initializer (const Tensor & t)
|
Initializer (const T & v, const TensorShape & shape)
Постройте из скалярного значения и явной формы. |
Initializer (const std::initializer_list< T > & v)
Создайте из списка инициализаторов скаляров (одномерный тензор). |
Initializer (const std::initializer_list< T > & v, const TensorShape & shape)
Создайте из списка инициализаторов скаляров и явной формы. |
Initializer (const std::initializer_list< Initializer > & v)
Создайте многомерный тензор из вложенного списка инициализаторов. |
Публичные атрибуты
Общественные функции
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 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."]]
