Restez organisé à l'aide des collections
Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
flux tensoriel : : opérations : : Signe
#include <math_ops.h> Renvoie une indication élément par élément du signe d'un nombre.
Résumé
y = sign(x) = -1 si x < 0 ; 0 si x == 0 ; 1 si x > 0 .
Pour les nombres complexes, y = sign(x) = x / |x| si x != 0 , sinon y = 0 .
Exemple d'utilisation : tf.math.sign([0., 2., -3.])
Arguments :
Retours :
Attributs publics
Fonctions publiques
nœud
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
opérateur :: tensorflow :: Sortie
operator::tensorflow::Output() const
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/07/26 (UTC).
[null,null,["Dernière mise à jour le 2025/07/26 (UTC)."],[],[],null,["# tensorflow::ops::Sign Class Reference\n\ntensorflow::ops::Sign\n=====================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nReturns an element-wise indication of the sign of a number.\n\nSummary\n-------\n\n`y = sign(x) = -1` if `x \u003c 0`; 0 if `x == 0`; 1 if `x \u003e 0`.\n\nFor complex numbers, `y = sign(x) = x / |x|` if `x != 0`, otherwise `y = 0`.\n\nExample usage: tf.math.sign(\\[0., 2., -3.\\])\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 y tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [Sign](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sign_1a869bfb986acd409decd0b81431b64ee1)`(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)` x)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|----------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sign_1ac2fbb1819b86265978fb432cbfb2815a) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [y](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sign_1a2813ef6287e0880c694bb2f4d4630d05) | `::`[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_sign_1a893afd2455d9076ab06676f83c02bea5)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sign_1a70860555aff56a27fb18552c34265f31)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sign_1a9118daa56e125d739e13c16b3ff96b2d)`() 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### Sign\n\n```gdscript\n Sign(\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```"]]
