Where

publiczne zajęcia końcowe Gdzie

Zwraca lokalizacje wartości niezerowych/true w tensorze.

Ta operacja zwraca współrzędne prawdziwych elementów w „stanie”. Współrzędne są zwracane w tensorze 2-D, gdzie pierwszy wymiar (wiersze) reprezentuje liczbę prawdziwych elementów, a drugi wymiar (kolumny) reprezentuje współrzędne prawdziwych elementów. Należy pamiętać, że kształt tensora wyjściowego może się różnić w zależności od liczby prawdziwych wartości w „warunku”. Indeksy są wyświetlane w kolejności od głównych wierszy.

Na przykład:

# '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]]
 

Metody publiczne

Wyjście <Długie>
jako wyjście ()
Zwraca symboliczny uchwyt tensora.
statyczny <T> Gdzie
utwórz ( Zakres zasięgu, Warunek argumentu <T>)
Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację Where.
Wyjście <Długie>
indeks ()

Metody dziedziczone

Metody publiczne

publiczne wyjście <Long> asOutput ()

Zwraca symboliczny uchwyt tensora.

Dane wejściowe operacji TensorFlow są wynikami innej operacji TensorFlow. Ta metoda służy do uzyskania symbolicznego uchwytu reprezentującego obliczenia danych wejściowych.

public static Gdzie utwórz ( Zakres zakresu, Warunek argumentu <T>)

Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację Where.

Parametry
zakres aktualny zakres
Powroty
  • nowa instancja Where

public Output <Long> indeks ()