পাবলিক ফাইনাল ক্লাস ইউক্লিডিয়ান নর্ম
একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির ইউক্লিডীয় আদর্শ গণনা করে।
`অক্ষ`-এ প্রদত্ত মাত্রা বরাবর `ইনপুট` হ্রাস করে। `কিপ_ডিমস` সত্য না হলে, `অক্ষ`-এ প্রতিটি এন্ট্রির জন্য টেনসরের র্যাঙ্ক 1 দ্বারা হ্রাস করা হয়। যদি `কিপ_ডিমস` সত্য হয়, হ্রাসকৃত মাত্রা দৈর্ঘ্য 1 এর সাথে ধরে রাখা হয়।
নেস্টেড ক্লাস
| ক্লাস | EuclideanNorm.Options | EuclideanNorm এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য | |
পাবলিক পদ্ধতি
| আউটপুট <T> | আউটপুট হিসাবে () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে। |
| static <T, U প্রসারিত সংখ্যা> EuclideanNorm <T> | |
| স্ট্যাটিক EuclideanNorm.Options | KeepDims (বুলিয়ান KeepDims) |
| আউটপুট <T> | আউটপুট () কমে যাওয়া টেনসর। |
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 ইউক্লিডিয়ান নর্ম <T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> ইনপুট, অপারেন্ড <U> অক্ষ, বিকল্প... বিকল্প)
একটি নতুন EuclideanNorm অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
পরামিতি
| সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
|---|---|
| ইনপুট | টেনসর কমাতে হবে। |
| অক্ষ | মাত্রা কমাতে. অবশ্যই `[-র্যাঙ্ক(ইনপুট), র্যাঙ্ক(ইনপুট))` পরিসরে থাকতে হবে। |
| বিকল্প | ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে |
রিটার্নস
- EuclideanNorm এর একটি নতুন উদাহরণ
পাবলিক স্ট্যাটিক EuclideanNorm.Options keepDims (বুলিয়ান KeepDims)
পরামিতি
| ডিমস রাখুন | সত্য হলে, দৈর্ঘ্য 1 সহ হ্রাসকৃত মাত্রা বজায় রাখুন। |
|---|