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टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: पार करना
#include <math_ops.h> जोड़ीवार क्रॉस उत्पाद की गणना करें।
सारांश
a और b आकार एक जैसा होना चाहिए; वे या तो सरल 3-तत्व वाले वैक्टर हो सकते हैं, या कोई भी आकार जहां अंतरतम आयाम 3 है। बाद के मामले में, संबंधित 3-तत्व वाले वैक्टर की प्रत्येक जोड़ी को स्वतंत्र रूप से क्रॉस-गुणा किया जाता है।
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- ए: एक टेंसर जिसमें 3-तत्व वेक्टर होते हैं।
- b: एक अन्य टेंसर,
a के समान प्रकार और आकार का।
रिटर्न:
-
Output : a और b में वैक्टर का जोड़ीवार क्रॉस उत्पाद।
सार्वजनिक गुण
सार्वजनिक समारोह
नोड
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operator::tensorflow::Input() const
ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट
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आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],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/r2.3/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/r2.3/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/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` a, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/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/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [product](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cross_1af8a37ae245753365a272a83d54cb471f) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/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```"]]
