সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: রিন্ট
#include <math_ops.h> x-এর নিকটতম উপাদান-ভিত্তিক পূর্ণসংখ্যা প্রদান করে।
সারাংশ
ফলাফল দুটি প্রতিনিধিত্বযোগ্য মানের মধ্যে মাঝপথে থাকলে, এমনকি প্রতিনিধিত্বযোগ্যটি বেছে নেওয়া হয়। যেমন:
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.]
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
রিটার্ন:
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
পাবলিক ফাংশন
নোড
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
অপারেটর::টেনসরফ্লো::আউটপুট
operator::tensorflow::Output() 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।
2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],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```"]]
