এটি থেকে 'মান' বিয়োগ করে 'রেফ' আপডেট করুন।
আপডেটটি সম্পন্ন হওয়ার পরে এই অপারেশনটি "রেফ" আউটপুট করে। এটি চেইন অপারেশনগুলিকে সহজ করে তোলে যেগুলি রিসেট মান ব্যবহার করতে হবে৷
নেস্টেড ক্লাস
ক্লাস | AssignSub.Options | AssignSub এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য |
পাবলিক পদ্ধতি
আউটপুট <T> | আউটপুট হিসাবে () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে। |
স্ট্যাটিক <T> AssignSub <T> | |
আউটপুট <T> | আউটপুটরেফ () = "রেফ" এর মতোই। |
স্ট্যাটিক AssignSub.Options | ইউজ লকিং (বুলিয়ান ইউজ লকিং) |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট <T> 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 AssignSub <T> তৈরি করুন ( Scope scope, Operand <T> ref, Operand <T> মান, বিকল্প... বিকল্প)
একটি নতুন AssignSub অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|---|
রেফ | একটি `ভেরিয়েবল` নোড থেকে হওয়া উচিত। |
মান | ভেরিয়েবলে যে মানটি বিয়োগ করতে হবে। |
বিকল্প | ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে |
রিটার্নস
- AssignSub এর একটি নতুন উদাহরণ
সর্বজনীন আউটপুট <T> outputRef ()
= "রেফ" এর মতোই। পরিবর্তনশীল আপডেট হওয়ার পর নতুন মান ব্যবহার করতে চায় এমন ক্রিয়াকলাপগুলির জন্য সুবিধা হিসাবে ফিরে এসেছে।
পাবলিক স্ট্যাটিক AssignSub.Options useLocking (বুলিয়ান ইউজ লকিং)
পরামিতি
লকিং ব্যবহার করুন | সত্য হলে, বিয়োগ একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত হবে; অন্যথায় আচরণটি অনির্ধারিত, তবে কম বিরোধ প্রদর্শন করতে পারে। |
---|