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텐서플로우:: 작전:: 콘지
#include <math_ops.h> 복소수의 켤레 복소수를 반환합니다.
요약
복소수의 텐서 input 있는 경우 이 연산은 input 의 각 요소의 켤레 복소수인 복소수의 텐서를 반환합니다. input 의 복소수는 다음 형식이어야 합니다. \(a + bj\), 여기서 a 는 실수부이고 b 는 허수부입니다.
이 연산으로 반환된 켤레 복소수는 다음과 같은 형식입니다. \(a - bj\).
예를 들어:
# tensor 'input' is [-2.25 + 4.75j, 3.25 + 5.75j]
tf.conj(input) ==> [-2.25 - 4.75j, 3.25 - 5.75j]
인수:
보고:
공개 속성
공공 기능
마디
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
연산자::텐서플로우::출력
operator::tensorflow::Output() const
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최종 업데이트: 2025-07-25(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-07-25(UTC)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::Conj Class Reference\n\ntensorflow::ops::Conj\n=====================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nReturns the complex conjugate of a complex number.\n\nSummary\n-------\n\nGiven a tensor `input` of complex numbers, this operation returns a tensor of complex numbers that are the complex conjugate of each element in `input`. The complex numbers in `input` must be of the form \\\\(a + bj\\\\), where *a* is the real part and *b* is the imaginary part.\n\nThe complex conjugate returned by this operation is of the form \\\\(a - bj\\\\).\n\nFor example:\n\n\n```text\n# tensor 'input' is [-2.25 + 4.75j, 3.25 + 5.75j]\ntf.conj(input) ==\u003e [-2.25 - 4.75j, 3.25 - 5.75j]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The output tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [Conj](#classtensorflow_1_1ops_1_1_conj_1a8f7233511e2a1a69f87257562f793389)`(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)` input)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|----------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_conj_1a5fefdf385bc3d436389114cdc0a9f9ba) | [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_conj_1aea384c3c77a5918f2d31b72ad64a155a) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_conj_1ac0a0d5db60f5731bf0fd10e22a70590c)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_conj_1a66307fa4c196df6a9506388209ade118)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_conj_1a6e6e95ae739308bad32d899ec224f213)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### Conj\n\n```gdscript\n Conj(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]
