একটি টেনসরে অশূন্য/সত্য মানের অবস্থান প্রদান করে।
এই ক্রিয়াকলাপটি 'শর্ত'-এ সত্য উপাদানগুলির স্থানাঙ্ক ফিরিয়ে দেয়। স্থানাঙ্কগুলি একটি 2-ডি টেনসরে ফেরত দেওয়া হয় যেখানে প্রথম মাত্রা (সারি) সত্য উপাদানের সংখ্যা প্রতিনিধিত্ব করে এবং দ্বিতীয় মাত্রা (কলাম) সত্য উপাদানগুলির স্থানাঙ্ক উপস্থাপন করে। মনে রাখবেন, আউটপুট টেনসরের আকৃতি 'শর্ত'-এ কতগুলি সত্য মান রয়েছে তার উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে। সূচকগুলি সারি-প্রধান ক্রমে আউটপুট হয়।
যেমন:
# 'input' tensor is [[True, False]
# [True, False]]
# 'input' has two true values, so output has two coordinates.
# 'input' has rank of 2, so coordinates have two indices.
where(input) ==> [[0, 0],
[1, 0]]
# `condition` tensor is [[[True, False]
# [True, False]]
# [[False, True]
# [False, True]]
# [[False, False]
# [False, True]]]
# 'input' has 5 true values, so output has 5 coordinates.
# 'input' has rank of 3, so coordinates have three indices.
where(input) ==> [[0, 0, 0],
[0, 1, 0],
[1, 0, 1],
[1, 1, 1],
[2, 1, 1]]
# `condition` tensor is [[[1.5, 0.0]
# [-0.5, 0.0]]
# [[0.0, 0.25]
# [0.0, 0.75]]
# [[0.0, 0.0]
# [0.0, 0.01]]]
# 'input' has 5 nonzero values, so output has 5 coordinates.
# 'input' has rank of 3, so coordinates have three indices.
where(input) ==> [[0, 0, 0],
[0, 1, 0],
[1, 0, 1],
[1, 1, 1],
[2, 1, 1]]
# `condition` tensor is [[[1.5 + 0.0j, 0.0 + 0.0j]
# [0.0 + 0.5j, 0.0 + 0.0j]]
# [[0.0 + 0.0j, 0.25 + 1.5j]
# [0.0 + 0.0j, 0.75 + 0.0j]]
# [[0.0 + 0.0j, 0.0 + 0.0j]
# [0.0 + 0.0j, 0.01 + 0.0j]]]
# 'input' has 5 nonzero magnitude values, so output has 5 coordinates.
# 'input' has rank of 3, so coordinates have three indices.
where(input) ==> [[0, 0, 0],
[0, 1, 0],
[1, 0, 1],
[1, 1, 1],
[2, 1, 1]]
পাবলিক পদ্ধতি
আউটপুট <লং> | আউটপুট হিসাবে () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে। |
static <T> কোথায় | |
আউটপুট <লং> | সূচক () |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট <Long> asOutput ()
একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি সিম্বলিক হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনার প্রতিনিধিত্ব করে।
সর্বজনীন স্ট্যাটিক যেখানে তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> শর্ত)
একটি নতুন যেখানে অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|
রিটার্নস
- যেখানে একটি নতুন উদাহরণ