تدفق التوتر:: العمليات:: يملأ
#include <array_ops.h>ينشئ موترًا مملوءًا بقيمة عددية.
ملخص
تقوم هذه العملية بإنشاء موتر للشكل dims ويملأه value .
على سبيل المثال:
# Output tensor has shape [2, 3]. fill([2, 3], 9) ==> [[9, 9, 9] [9, 9, 9]]
يختلف tf.fill عن tf.constant بعدة طرق:
- يدعم
tf.fillالمحتويات العددية فقط، بينما يدعمtf.constantقيم Tensor . - يقوم
tf.fillبإنشاء Op في الرسم البياني الحسابي الذي ينشئ قيمة Tensor الفعلية في وقت التشغيل. وهذا على النقيض منtf.constantالذي يدمج Tensor بأكمله في الرسم البياني باستخدام عقدةConst. - نظرًا لأن
tf.fillيتم تقييمه في وقت تشغيل الرسم البياني، فإنه يدعم الأشكال الديناميكية بناءً على Tensors وقت التشغيل الأخرى، على عكسtf.constant.
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- يخفت: 1-د. يمثل شكل موتر الإخراج.
- القيمة: 0-D (العددية). القيمة لملء الموتر الذي تم إرجاعه.
(numpy) يعادل np.full
العوائد:
-
Output: موتر الإخراج.
البنائين والمدمرين | |
|---|---|
Fill (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input dims, :: tensorflow::Input value) |
الصفات العامة | |
|---|---|
operation | |
output | |
الوظائف العامة | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
الإخراج
::tensorflow::Output output
الوظائف العامة
يملأ
Fill( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input dims, ::tensorflow::Input value )
العقدة
::tensorflow::Node * node() const
المشغل::tensorflow::الإدخال
operator::tensorflow::Input() const
المشغل::tensorflow::الإخراج
operator::tensorflow::Output() const
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-27 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-27 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::Fill Class Reference\n\ntensorflow::ops::Fill\n=====================\n\n`#include \u003carray_ops.h\u003e`\n\nCreates a tensor filled with a scalar value.\n\nSummary\n-------\n\nThis operation creates a tensor of shape `dims` and fills it with `value`.\n\nFor example:\n\n\n```text\n# Output tensor has shape [2, 3].\nfill([2, 3], 9) ==\u003e [[9, 9, 9]\n [9, 9, 9]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n`tf.fill` differs from `tf.constant` in a few ways:\n\n\n- `tf.fill` only supports scalar contents, whereas `tf.constant` supports [Tensor](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) values.\n- `tf.fill` creates an Op in the computation graph that constructs the actual [Tensor](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) value at runtime. This is in contrast to `tf.constant` which embeds the entire [Tensor](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) into the graph with a `Const` node.\n- Because `tf.fill` evaluates at graph runtime, it supports dynamic shapes based on other runtime Tensors, unlike `tf.constant`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- dims: 1-D. Represents the shape of the output tensor.\n- value: 0-D (scalar). Value to fill the returned tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n(numpy) Equivalent to np.full\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The output tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [Fill](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fill_1a01c1c041aa66636af36c215a28cad8f8)`(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)` dims, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` value)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|----------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fill_1ab58dad131aa0ced03a7b508cb5f17ee8) | [Operation](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fill_1af59efc826ad951c4bb994ccf186b0e3c) | `::`[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_fill_1a470a2e887eb44734252766d0f4759b04)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fill_1a7eb9e821e29fbfa81a25dd5ae382ce1f)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fill_1a952032189c0e55332094cc69e197ae06)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### Fill\n\n```gdscript\n Fill(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input dims,\n ::tensorflow::Input value\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```"]]