تدفق التوتر:: العمليات:: رينت
#include <math_ops.h>إرجاع عدد صحيح من حيث العناصر الأقرب إلى x.
ملخص
إذا كانت النتيجة في المنتصف بين قيمتين قابلتين للتمثيل، فسيتم اختيار التمثيل الزوجي. على سبيل المثال:
rint(-1.5) ==> -2.0 rint(0.5000001) ==> 1.0 rint([-1.7, -1.5, -0.2, 0.2, 1.5, 1.7, 2.0]) ==> [-2., -2., -0., 0., 2., 2., 2.]
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
العوائد:
-
Output: الموتر y.
البنائين والمدمرين | |
|---|---|
Rint (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x) |
الصفات العامة | |
|---|---|
operation | |
y | |
الوظائف العامة | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
ذ
::tensorflow::Output y
الوظائف العامة
رينت
Rint( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input x )
العقدة
::tensorflow::Node * node() const
المشغل::tensorflow::الإدخال
operator::tensorflow::Input() const
المشغل::tensorflow::الإخراج
operator::tensorflow::Output() const
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::Rint Class Reference\n\ntensorflow::ops::Rint\n=====================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nReturns element-wise integer closest to x.\n\nSummary\n-------\n\nIf the result is midway between two representable values, the even representable is chosen. For example:\n\n\n```text\nrint(-1.5) ==\u003e -2.0\nrint(0.5000001) ==\u003e 1.0\nrint([-1.7, -1.5, -0.2, 0.2, 1.5, 1.7, 2.0]) ==\u003e [-2., -2., -0., 0., 2., 2., 2.]\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 y tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [Rint](#classtensorflow_1_1ops_1_1_rint_1a5d2ae5268db4697a1d6f07e9f38d9b5e)`(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)` x)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|----------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_rint_1aa7cf5e91f0540d21ba3ea3ba0e7b1c77) | [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [y](#classtensorflow_1_1ops_1_1_rint_1af8696ea336ceb7ec1c069eaca52f0cff) | `::`[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_rint_1a5a265192cde844ea7d11e607d2efad1f)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_rint_1a061fdd67e11dea6eebabcfc7104be78a)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_rint_1a96e836c2f0393103c157bc89603ad7fb)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### y\n\n```text\n::tensorflow::Output y\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### Rint\n\n```gdscript\n Rint(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input x\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```"]]