সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
#include <ops.h> ইনিশিয়ালাইজার বিভিন্ন ধরণের C++ ধ্রুবক থেকে একটি ইনপুট অবজেক্ট তৈরি করতে সক্ষম করে যেমন সাধারণ আদিম ধ্রুবক এবং একটি বহুমাত্রিক অ্যারে প্রতিনিধিত্বকারী নেস্টেড ইনিশিয়ালাইজার তালিকা।
সারাংশ
ইনিশিয়ালাইজার কনস্ট্রাক্টর হল সমস্ত টেমপ্লেট, তাই উপরে উল্লিখিত ধরণের C++ ধ্রুবকগুলি একটি ইনিশিয়ালাইজার তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। ইনিশিয়ালাইজার একটি টেনসর অবজেক্টের সাথে তৈরি করা মান সঞ্চয় করে।
কনস্ট্রাক্টর এবং ডেস্ট্রাক্টর |
|---|
Initializer (const T & v)
একটি পাটিগণিত প্রকারের একটি স্কেলার মান বা একটি টাইপ যা একটি স্ট্রিং-এ রূপান্তরিত হতে পারে (যেমন |
Initializer (const Tensor & t)
|
Initializer (const T & v, const TensorShape & shape)
একটি স্কেলার মান এবং একটি স্পষ্ট আকৃতি থেকে গঠন করুন। |
Initializer (const std::initializer_list< T > & v)
স্কেলারের একটি প্রাথমিক তালিকা থেকে তৈরি করুন (একটি এক-মাত্রিক টেনসর)। |
Initializer (const std::initializer_list< T > & v, const TensorShape & shape)
স্কেলার এবং একটি স্পষ্ট আকৃতির একটি প্রাথমিক তালিকা থেকে তৈরি করুন। |
Initializer (const std::initializer_list< Initializer > & v)
একটি নেস্টেড ইনিশিয়ালাইজার তালিকা থেকে একটি বহুমাত্রিক টেনসর তৈরি করুন। |
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
পাবলিক ফাংশন
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# tensorflow::Input::Initializer Struct Reference\n\ntensorflow::Input::Initializer\n==============================\n\n`#include \u003cops.h\u003e`\n\n[Initializer](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/input/initializer#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer) enables constructing an [Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input) object from various kinds of C++ constants such as simple primitive constants and nested initializer lists representing a multi-dimensional array.\n\nSummary\n-------\n\n[Initializer](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/input/initializer#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer) constructors are all templates, so the aforementioned kinds of C++ constants can be used to construct an [Initializer](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/input/initializer#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer). [Initializer](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/input/initializer#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer) stores the value it got constructed with in a [Tensor](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) object.\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [Initializer](#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer_1ade60a4fdcfa9a530604fbf39d3b5be12)`(const T & v)` Construct from a scalar value of an arithmetic type or a type that can be converted to a string (eg. ||\n| [Initializer](#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer_1a9314222b3303dcf97314a4bcbcaa94ad)`(const `[Tensor](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor)` & t)` ||\n| [Initializer](#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer_1ab77d0712180868a7311936ca9a034835)`(const T & v, const TensorShape & shape)` Construct from a scalar value and an explicit shape. ||\n| [Initializer](#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer_1a91bd52431434dc5358ae8aa39070fe5f)`(const std::initializer_list\u003c T \u003e & v)` Construct from a initializer list of scalars (a one-dimensional tensor). ||\n| [Initializer](#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer_1a3f572c2835a2310e2d5c28138e69ae76)`(const std::initializer_list\u003c T \u003e & v, const TensorShape & shape)` Construct from a initializer list of scalars and an explicit shape. ||\n| [Initializer](#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer_1a8099f954da757c77ac7d8e1c32df88ce)`(const std::initializer_list\u003c `[Initializer](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/input/initializer#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer)` \u003e & v)` Construct a multi-dimensional tensor from a nested initializer list. ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------|\n| [status](#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer_1af0ab9526e575fd7d4b9d5f7dbabcb7e4) | `Status` |\n| [tensor](#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer_1a7b520438780dc80f0162a480a3cadb74) | [Tensor](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) |\n\n| ### Public functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------|\n| [AsTensorProto](#structtensorflow_1_1_input_1_1_initializer_1a6b1e360b983fec2140b756971fe7699d)`()` | `TensorProto` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### status\n\n```text\nStatus tensorflow::Input::Initializer::status\n``` \n\n### tensor\n\n```text\nTensor tensorflow::Input::Initializer::tensor\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### AsTensorProto\n\n```text\nTensorProto tensorflow::Input::Initializer::AsTensorProto()\n``` \n\n### Initializer\n\n```gdscript\n tensorflow::Input::Initializer::Initializer(\n const T & v\n)\n``` \nConstruct from a scalar value of an arithmetic type or a type that can be converted to a string (eg.\n\na string literal). \n\n### Initializer\n\n```gdscript\n tensorflow::Input::Initializer::Initializer(\n const Tensor & t\n)\n``` \n\n### Initializer\n\n```gdscript\n tensorflow::Input::Initializer::Initializer(\n const T & v,\n const TensorShape & shape\n)\n``` \nConstruct from a scalar value and an explicit shape. \n\n### Initializer\n\n```gdscript\n tensorflow::Input::Initializer::Initializer(\n const std::initializer_list\u003c T \u003e & v\n)\n``` \nConstruct from a initializer list of scalars (a one-dimensional tensor). \n\n### Initializer\n\n```gdscript\n tensorflow::Input::Initializer::Initializer(\n const std::initializer_list\u003c T \u003e & v,\n const TensorShape & shape\n)\n``` \nConstruct from a initializer list of scalars and an explicit shape. \n\n### Initializer\n\n```gdscript\n tensorflow::Input::Initializer::Initializer(\n const std::initializer_list\u003c Initializer \u003e & v\n)\n``` \nConstruct a multi-dimensional tensor from a nested initializer list.\n\nNote that C++ syntax allows nesting of arbitrarily typed initializer lists, so such invalid initializers cannot be disallowed at compile time. This function performs checks to make sure that the nested initializer list is indeed a valid multi-dimensional tensor."]]
