একটি পূর্ণসংখ্যা অ্যারেতে প্রতিটি মানের সংঘটনের সংখ্যা গণনা করে।
দৈর্ঘ্য `আকার` এবং `ওজন` এর মতো একই ধরনের ভেক্টরকে আউটপুট করে। যদি `ওজন` খালি থাকে, তাহলে সূচী `i` সঞ্চয় করে যতবার `arr`-এ `i` মান গণনা করা হয়। যদি `ওজন` খালি না হয়, তাহলে সূচক `i` প্রতিটি সূচকে `ওজন`-এ মানের সমষ্টি সংরক্ষণ করে যেখানে `arr`-এ সংশ্লিষ্ট মান `i`।
সীমার বাইরে `arr`-এর মান [0, আকার) উপেক্ষা করা হয়।
নেস্টেড ক্লাস
ক্লাস | RaggedBincount.Options | RaggedBincount এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য |
পাবলিক পদ্ধতি
আউটপুট <U> | আউটপুট হিসাবে () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে। |
স্ট্যাটিক RaggedBincount.Options | বাইনারিআউটপুট (বুলিয়ান বাইনারিআউটপুট) |
static <U সংখ্যা প্রসারিত করে, T সংখ্যা প্রসারিত করে> RaggedBincount <U> | |
আউটপুট <U> | আউটপুট () 1D `টেনসর` যার দৈর্ঘ্য `আকারের সমান বা 2D `টেনসর` [ব্যাচ_সাইজ, `সাইজ`]। |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট <U> হিসাবে আউটপুট ()
একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।
পাবলিক স্ট্যাটিক RaggedBincount.Options binaryOutput (বুলিয়ান বাইনারিআউটপুট)
পরামিতি
বাইনারি আউটপুট | bool কার্নেলের উপস্থিতি বা উপস্থিতির সংখ্যা গণনা করা উচিত কিনা। |
---|
পাবলিক স্ট্যাটিক RaggedBincount <U> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <Long> বিভাজন, অপারেন্ড <T> মান, অপারেন্ড <T> আকার, অপারেন্ড <U> ওজন, বিকল্প... বিকল্প)
একটি নতুন RaggedBincount অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি৷
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|---|
বিভক্ত | 1D int64 `টেনসর`। |
মান | 2D int `Tensor`. |
আকার | অ-নেতিবাচক int স্কেলার `টেনসর`। |
ওজন | একটি int32, int64, float32, বা float64 `Tensor` যার আকৃতি `ইনপুট` এর মতো, অথবা একটি দৈর্ঘ্য-0 `টেনসর`, যে ক্ষেত্রে এটি 1 এর সমান সমস্ত ওজন হিসাবে কাজ করে। |
বিকল্প | ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে |
রিটার্নস
- RaggedBincount এর একটি নতুন উদাহরণ
সর্বজনীন আউটপুট <U> আউটপুট ()
1D `টেনসর` যার দৈর্ঘ্য `আকারের সমান বা 2D `টেনসর` [ব্যাচ_সাইজ, `সাইজ`]। পরিসরে প্রতিটি মানের জন্য গণনা বা সমষ্টি ওজন [0, আকার)।