Mantieni tutto organizzato con le raccolte
Salva e classifica i contenuti in base alle tue preferenze.
tensoreflusso:: ops:: Attraverso
#include <math_ops.h> Calcola il prodotto incrociato a coppie.
Riepilogo
a b avere la stessa forma; possono essere semplici vettori a 3 elementi o qualsiasi forma in cui la dimensione più interna è 3. In quest'ultimo caso, ciascuna coppia di vettori a 3 elementi corrispondenti viene moltiplicata in modo incrociato in modo indipendente.
Argomenti:
- scope: un oggetto Scope
- a: Un tensore contenente vettori di 3 elementi.
- b: Un altro tensore, dello stesso tipo e forma di
a .
Resi:
-
Output : prodotto incrociato a coppie dei vettori in a e b .
Attributi pubblici
Funzioni pubbliche
nodo
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
operatore::tensorflow::Output
operator::tensorflow::Output() const
Salvo quando diversamente specificato, i contenuti di questa pagina sono concessi in base alla licenza Creative Commons Attribution 4.0, mentre gli esempi di codice sono concessi in base alla licenza Apache 2.0. Per ulteriori dettagli, consulta le norme del sito di Google Developers. Java è un marchio registrato di Oracle e/o delle sue consociate.
Ultimo aggiornamento 2025-07-27 UTC.
[null,null,["Ultimo aggiornamento 2025-07-27 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::Cross Class Reference\n\ntensorflow::ops::Cross\n======================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nCompute the pairwise cross product.\n\nSummary\n-------\n\n`a` and `b` must be the same shape; they can either be simple 3-element vectors, or any shape where the innermost dimension is 3. In the latter case, each pair of corresponding 3-element vectors is cross-multiplied independently.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- a: A tensor containing 3-element vectors.\n- b: Another tensor, of same type and shape as `a`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): Pairwise cross product of the vectors in `a` and `b`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [Cross](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cross_1a2d0d3e2d7c97664d9580df02605d9db9)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` a, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` b)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cross_1a00b77699cc5ca96059de9e00ba6bad3d) | [Operation](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [product](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cross_1af8a37ae245753365a272a83d54cb471f) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cross_1ac31667b61bd41cbe5ecb0c20852475d9)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cross_1abafd2b168be8b2ceb0944b95755281eb)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cross_1a2303acdef93919770fab13f504054c34)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### product\n\n```text\n::tensorflow::Output product\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### Cross\n\n```gdscript\n Cross(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input a,\n ::tensorflow::Input b\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```"]]
