জোগাড় করুন

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস জড়ো

`সূচকগুলি অনুসারে` প্যারামাস অক্ষ `অক্ষ থেকে টুকরো সংগ্রহ করুন`

`সূচকগুলি অবশ্যই কোনও মাত্রার পূর্ণসংখ্যা টেনসর হতে হবে (সাধারণত 0-ডি বা 1-ডি)। আকার `প্যারামস.শ্যাপ [: অক্ষ]] + সূচকগুলি.শাপ [ব্যাচ_ডিমস:] + প্যারামস.শ্যাপ [অক্ষ +1:] with যেখানে:

# Scalar indices (output is rank(params) - 1).
     output[a_0, ..., a_n, b_0, ..., b_n] =
       params[a_0, ..., a_n, indices, b_0, ..., b_n]
 
     # Vector indices (output is rank(params)).
     output[a_0, ..., a_n, i, b_0, ..., b_n] =
       params[a_0, ..., a_n, indices[i], b_0, ..., b_n]
 
     # Higher rank indices (output is rank(params) + rank(indices) - 1).
     output[a_0, ..., a_n, i, ..., j, b_0, ... b_n] =
       params[a_0, ..., a_n, indices[i, ..., j], b_0, ..., b_n]
 

সহ একটি আউটপুট টেনসর উত্পাদন করে

নোট করুন যে সিপিইউ-তে, যদি কোনও বাইন্ড ইনডেক্স পাওয়া যায়, একটি ত্রুটি ফিরে আসে is জিপিইউ-তে, যদি কোনও বাহ্যিক সূচক খুঁজে পাওয়া যায়, তবে 0 0 সংশ্লিষ্ট আউটপুট মানে সংরক্ষণ করা হয়।

`Tf.batch_gather` এবং` tf.gather_nd`ও দেখুন `

নেস্টেড ক্লাস

ক্লাস

সংগ্রহ করুন

সংগ্রহের জন্যGather বৈশিষ্ট্য

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <T>	আউটপুট () একটি সেন্সরটির প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
স্থির সংগ্রহ	ব্যাচডিমস (দীর্ঘ ব্যাচডিমস)
স্থির <টি, ইউ প্রসারিত সংখ্যা, ভি প্রসারিত সংখ্যা> সংগ্রহ <টি>	তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <টি> প্যারাম , অপেরাড <ইউ> সূচক, অপেরান্ড <ভি> অক্ষ, অপশন ... বিকল্প) একটি নতুন সংগ্রহ অপারেশন মোড়ানো একটি শ্রেণি তৈরি করার জন্য কারখানা পদ্ধতি।
আউটপুট <T>	আউটপুট () Shape প্যারামস থেকে প্রাপ্ত মানগুলি `সূচকগুলি দ্বারা প্রদত্ত সূচকগুলি থেকে আকৃতি ms প্যারামস.শ্যাপ [: অক্ষ]] + সূচকগুলি sha আকার + প্যারাম.শ্যাপ [অক্ষ +1:]` সহ সংগ্রহ করা হয় `

উত্তরাধিকারী পদ্ধতি

Org.tensorflow.op.PrimitiveOp ক্লাস থেকে

চূড়ান্ত বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট আপত্তি)
ফাইনাল ইন	হ্যাশকোড ()
অপারেশন	ওপ () অন্তর্নিহিত Operation
চূড়ান্ত স্ট্রিং	টস্ট্রিং ()

ক্লাস জাভা.লাং.অবজেক্ট থেকে

বুলিয়ান	সমান (বস্তু আরগ 0)
চূড়ান্ত ক্লাস <?>	getClass ()
int	হ্যাশকোড ()
চূড়ান্ত শূন্য	অবহিত করুন ()
চূড়ান্ত শূন্য	সমস্ত অবহিত করুন ()
স্ট্রিং	টস্ট্রিং ()
চূড়ান্ত শূন্য	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int ar1 1)
চূড়ান্ত শূন্য	অপেক্ষা (দীর্ঘ arg0)
চূড়ান্ত শূন্য	অপেক্ষা ()

ইন্টারফেস org.tensorflow.Operand থেকে

বিমূর্ত আউটপুট <টি>

আউটপুট () একটি সেন্সরটির প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <T> হিসাবে আউটপুট ()

একটি সেন্সরটির প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।

টেনসরফ্লো অপারেশনের ইনপুটগুলি অন্য টেনসরফ্লো অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রাপ্ত করতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটটির গণনা উপস্থাপন করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক জড়ো.অপশনস ব্যাচডিমস (লং ব্যাচডিমস)

সর্বজনীন স্ট্যাটিক জড়ো <T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপেরাড <টি> প্যারামস , অপেরাড <ইউ> সূচকগুলি, অপেরাড <ভি> অক্ষ, বিকল্পগুলি ... বিকল্পগুলি)

একটি নতুন সংগ্রহ অপারেশন মোড়ানো একটি শ্রেণি তৈরি করার জন্য কারখানা পদ্ধতি।

পরামিতি

সুযোগ	বর্তমান সুযোগ
প্যারাম	টেনসর যা থেকে মান সংগ্রহ করা। কমপক্ষে rank অক্ষ + 1` হতে হবে `
সূচকগুলি	সূচক টেনসর ব্যাপ্তিটি অবশ্যই `[0, প্যারামস.শ্যাপ [অক্ষ]] be হতে হবে`
অক্ষ	`সূচকগুলি সংগ্রহ করতে` প্যারামে অক্ষ রয়েছে ` প্রথম মাত্রায় ডিফল্ট। নেতিবাচক সূচকে সমর্থন করে।
বিকল্পগুলি	alচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে

ফিরে আসে

• জমায়েতের একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <T> আউটপুট ()

Shape প্যারামস থেকে প্রাপ্ত মানগুলি `সূচকগুলি দ্বারা প্রদত্ত সূচকগুলি থেকে আকৃতি ms প্যারামস.শ্যাপ [: অক্ষ]] + সূচকগুলি sha আকার + প্যারাম.শ্যাপ [অক্ষ +1:]` সহ সংগ্রহ করা হয় `