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flux tensoriel : : opérations : : TronquerDiv
#include <math_ops.h> Renvoie x / y par élément pour les types entiers.
Résumé
La troncature indique que les nombres négatifs arrondiront les quantités fractionnaires vers zéro. Soit -7/5 = -1. Cela correspond à la sémantique C mais est différent de la sémantique Python. Voir FloorDiv pour une fonction de division qui correspond à la sémantique Python.
REMARQUE : TruncateDiv prend en charge la diffusion. En savoir plus sur la diffusion ici
Arguments :
Retours :
Attributs publics
Fonctions publiques
nœud
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
opérateur :: tensorflow :: Sortie
operator::tensorflow::Output() const
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Dernière mise à jour le 2025/07/27 (UTC).
[null,null,["Dernière mise à jour le 2025/07/27 (UTC)."],[],[],null,["# tensorflow::ops::TruncateDiv Class Reference\n\ntensorflow::ops::TruncateDiv\n============================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nReturns x / y element-wise for integer types.\n\nSummary\n-------\n\nTruncation designates that negative numbers will round fractional quantities toward zero. I.e. -7 / 5 = -1. This matches C semantics but it is different than Python semantics. See [FloorDiv](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/floor-div#classtensorflow_1_1ops_1_1_floor_div) for a division function that matches Python Semantics.\n\n*NOTE* : [TruncateDiv](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/truncate-div#classtensorflow_1_1ops_1_1_truncate_div) supports broadcasting. More about broadcasting [here](http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.broadcasting.html)\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The z tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [TruncateDiv](#classtensorflow_1_1ops_1_1_truncate_div_1a85d194acc237ad25c4251ae3146881fc)`(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)` x, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` y)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_truncate_div_1a7e0de478587246e3cbd2f20d632e1855) | [Operation](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [z](#classtensorflow_1_1ops_1_1_truncate_div_1ac337c45837a1c775c7cdb6f0507183a1) | `::`[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_truncate_div_1a02a14b9ad45aae76def58326dcf595f4)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_truncate_div_1af97d794f682f7ae28fab09b5a090ffa5)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_truncate_div_1af687d5b0bf86a1f3d96743ec9a7b5525)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### z\n\n```text\n::tensorflow::Output z\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### TruncateDiv\n\n```gdscript\n TruncateDiv(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input x,\n ::tensorflow::Input y\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```"]]
