tensorflow:: אופס:: BroadcastDynamicShape
#include <array_ops.h>החזר את הצורה של s0 op s1 עם שידור.
תַקצִיר
בהינתן s0 ו- s1 , טנסורים המייצגים צורות, מחשבים את r0 , הצורה המשודרת. s0 , s1 ו- r0 כולם וקטורים שלמים.
טיעונים:
- scope: אובייקט Scope
החזרות:
-
Output: הטנזור r0.
בנאים והורסים | |
|---|---|
BroadcastDynamicShape (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input s0, :: tensorflow::Input s1) |
תכונות ציבוריות | |
|---|---|
operation | |
r0 | |
תפקידים ציבוריים | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
תכונות ציבוריות
מִבצָע
Operation operation
r0
::tensorflow::Output r0
תפקידים ציבוריים
BroadcastDynamicShape
BroadcastDynamicShape( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input s0, ::tensorflow::Input s1 )
צוֹמֶת
::tensorflow::Node * node() const
מפעיל::tensorflow::קלט
operator::tensorflow::Input() const
אופרטור::tensorflow::פלט
operator::tensorflow::Output() const
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-07-26 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-07-26 (שעון UTC)."],[],[],null,["# tensorflow::ops::BroadcastDynamicShape Class Reference\n\ntensorflow::ops::BroadcastDynamicShape\n======================================\n\n`#include \u003carray_ops.h\u003e`\n\nReturn the shape of s0 op s1 with broadcast.\n\nSummary\n-------\n\nGiven `s0` and `s1`, tensors that represent shapes, compute `r0`, the broadcasted shape. `s0`, `s1` and `r0` are all integer vectors.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The r0 tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [BroadcastDynamicShape](#classtensorflow_1_1ops_1_1_broadcast_dynamic_shape_1a6672d4b43b8122a2ebadcb84b0a33ffa)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` s0, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` s1)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_broadcast_dynamic_shape_1a2812a907f6572e464a52d236c77632cd) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [r0](#classtensorflow_1_1ops_1_1_broadcast_dynamic_shape_1a8f8ea2cc676b86d7bc6f4e9466033607) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_broadcast_dynamic_shape_1a315dcdda63283a0ff7e83587d69c6d18)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_broadcast_dynamic_shape_1af1253260f384caf7bd281e19ff4350df)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_broadcast_dynamic_shape_1a69e5f15b0ae2eaf6ce1912459a56e84e)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### r0\n\n```text\n::tensorflow::Output r0\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### BroadcastDynamicShape\n\n```gdscript\n BroadcastDynamicShape(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input s0,\n ::tensorflow::Input s1\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```"]]