StridedSlice.Options

classe estática pública StridedSlice.Options

Atributos opcionais para StridedSlice

Métodos públicos

StridedSlice.Options
beginMask (Long beginMask)
StridedSlice.Options
ellipsisMask (Long ellipsisMask)
StridedSlice.Options
endMask (Long endMask)
StridedSlice.Options
newAxisMask (Long newAxisMask)
StridedSlice.Options
shrinkAxisMask (Long shrinkAxisMask)

Métodos Herdados

Métodos públicos

public StridedSlice.Options beginMask (Long beginMask)

Parâmetros
começarMáscara uma máscara de bits em que um bit i sendo 1 significa ignorar o valor inicial e, em vez disso, usar o maior intervalo possível. Em tempo de execução, begin[i] será substituído por `[0, n-1)` se `stride[i] > 0` ou `[-1, n-1]` se `stride[i] < 0`

public StridedSlice.Options ellipsisMask (Long ellipsisMask)

Parâmetros
máscara de reticências uma máscara de bits onde o bit `i` sendo 1 significa que a `i`ésima posição é na verdade uma reticência. Um bit no máximo pode ser 1. Se `ellipsis_mask == 0`, uma máscara de reticências implícita de `1 << (m+1)` é fornecida. Isso significa que `foo[3:5] == foo[3:5, ...]`. Uma reticência cria implicitamente quantas especificações de intervalo forem necessárias para especificar totalmente o intervalo fatiado para cada dimensão. Por exemplo, para um tensor de 4 dimensões `foo` a fatia `foo[2, ..., 5:8]` implica `foo[2, :, :, 5:8]`.

public StridedSlice.Options endMask (Long endMask)

Parâmetros
endMask análogo a `begin_mask`

public StridedSlice.Options newAxisMask (Long newAxisMask)

Parâmetros
newAxisMask uma máscara de bits onde o bit `i` sendo 1 significa que a especificação `i`th cria uma nova dimensão de forma 1. Por exemplo, `foo[:4, tf.newaxis, :2]` produziria um tensor de forma `(4, 1, 2)`.

public StridedSlice.Options shrinkAxisMask (Long shrinkAxisMask)

Parâmetros
shrinkAxisMask uma máscara de bits onde o bit `i` implica que a especificação `i`th deve reduzir a dimensionalidade. begin e end devem implicar uma fatia de tamanho 1 na dimensão. Por exemplo, em python, pode-se fazer `foo[:, 3, :]` que resultaria em `shrink_axis_mask` sendo 2.