تُرجع مواقع القيم غير الصفرية/الحقيقية في الموتر.
تُرجع هذه العملية إحداثيات العناصر الحقيقية في "الحالة". يتم إرجاع الإحداثيات في موتر ثنائي الأبعاد حيث يمثل البعد الأول (الصفوف) عدد العناصر الحقيقية، والبعد الثاني (الأعمدة) يمثل إحداثيات العناصر الحقيقية. ضع في اعتبارك أن شكل موتر الإخراج يمكن أن يختلف اعتمادًا على عدد القيم الحقيقية الموجودة في "الحالة". يتم إخراج المؤشرات بترتيب الصف الرئيسي.
على سبيل المثال:
# '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]]
الثوابت
خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
الإخراج <TInt64> | كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر. |
ثابت حيث | |
الإخراج <TInt64> | فِهرِس () |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
الإخراج العام <TInt64> asOutput ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
ثابت عام حيث يتم الإنشاء (نطاق النطاق ، المعامل <؟ يمتد TType > الشرط)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية Where جديدة.
حدود
نِطَاق | النطاق الحالي |
---|
المرتجعات
- مثيل جديد من أين