সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: BarrierInsertMany
#include <data_flow_ops.h> প্রতিটি কীর জন্য, নির্দিষ্ট কম্পোনেন্টে সংশ্লিষ্ট মান নির্ধারণ করে।
সারাংশ
যদি বাধার মধ্যে একটি কী পাওয়া না যায়, এই অপারেশনটি একটি নতুন অসম্পূর্ণ উপাদান তৈরি করবে। যদি বাধার মধ্যে একটি কী পাওয়া যায়, এবং উপাদানটির ইতিমধ্যেই component_index-এ একটি মান থাকে, তাহলে এই ক্রিয়াকলাপটি INVALID_ARGUMENT-এর সাথে ব্যর্থ হবে এবং বাধাটিকে একটি অনির্ধারিত অবস্থায় ছেড়ে যাবে৷
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- handle: একটি বাধার হাতল।
- কী: দৈর্ঘ্য n সহ কীগুলির একটি এক-মাত্রিক টেনসর।
- মান: মানগুলির একটি-মাত্রিক টেনসর, যা সংশ্লিষ্ট কীগুলির সাথে যুক্ত। 0ম মাত্রার দৈর্ঘ্য n থাকতে হবে।
- component_index: বাধা উপাদানের উপাদান যা বরাদ্দ করা হচ্ছে।
রিটার্ন:
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
পাবলিক ফাংশন
অপারেটর::টেনসরফ্লো::অপারেশন
operator::tensorflow::Operation() const
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# tensorflow::ops::BarrierInsertMany Class Reference\n\ntensorflow::ops::BarrierInsertMany\n==================================\n\n`#include \u003cdata_flow_ops.h\u003e`\n\nFor each key, assigns the respective value to the specified component.\n\nSummary\n-------\n\nIf a key is not found in the barrier, this operation will create a new incomplete element. If a key is found in the barrier, and the element already has a value at component_index, this operation will fail with INVALID_ARGUMENT, and leave the barrier in an undefined state.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- handle: The handle to a barrier.\n- keys: A one-dimensional tensor of keys, with length n.\n- values: An any-dimensional tensor of values, which are associated with the respective keys. The 0th dimension must have length n.\n- component_index: The component of the barrier elements that is being assigned.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- the created [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [BarrierInsertMany](#classtensorflow_1_1ops_1_1_barrier_insert_many_1a8ee6cfc13fdf57f11e86b4d6692898b8)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` handle, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` keys, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` values, int64 component_index)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_barrier_insert_many_1aa3425272e66a4448615caa6b258f4a66) | [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\n| ### Public functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------|\n| [operator::tensorflow::Operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_barrier_insert_many_1ad8ad6d9598344b4090c7d2af0ace852d)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### BarrierInsertMany\n\n```gdscript\n BarrierInsertMany(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input handle,\n ::tensorflow::Input keys,\n ::tensorflow::Input values,\n int64 component_index\n)\n``` \n\n### operator::tensorflow::Operation\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Operation() const \n```"]]
