Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
przepływ tensorowy:: ops:: TransmisjaDynamicShape
#include <array_ops.h> Zwróć kształt s0 op s1 za pomocą transmisji.
Streszczenie
Mając s0 i s1 , tensory reprezentujące kształty, obliczamy r0 , emitowany kształt. Wszystkie s0 , s1 i r0 są wektorami całkowitymi.
Argumenty:
Zwroty:
Atrybuty publiczne
Funkcje publiczne
węzeł
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Wyjście
operator::tensorflow::Output() const
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2025-07-26 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```"]]
