ConjugateTranspose คลาสสุดท้ายสาธารณะ
สุ่มมิติของ x ตามการเรียงสับเปลี่ยนและผันผลลัพธ์
ผลลัพธ์ `y` มีอันดับเดียวกับ `x` รูปร่างของ `x` และ `y` เป็นไปตาม: `y.shape[i] == x.shape[perm[i]] สำหรับ i ใน [0, 1, ..., rank(x) - 1]` `y[i,j,k,...,s,t,u] == conj(x[perm[i], perm[j], perm[k],...,perm[s], perm [t], ดัดผม[u]])`
ค่าคงที่
| สตริง | OP_NAME | ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow |
วิธีการสาธารณะ
| เอาท์พุต <T> | เป็นเอาท์พุต () ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์ |
| คงที่ <T ขยาย TType > ConjugateTranspose <T> | สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต ตัวดำเนินการ <T> x ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ดัดผม) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ ConjugateTranspose ใหม่ |
| เอาท์พุต <T> | ใช่ () |
วิธีการสืบทอด
ค่าคงที่
สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME
ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow
ค่าคงที่: "ConjugateTranspose"
วิธีการสาธารณะ
เอาท์ พุท สาธารณะ <T> asOutput ()
ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์
อินพุตสำหรับการดำเนินการ TensorFlow คือเอาต์พุตของการดำเนินการ TensorFlow อื่น วิธีการนี้ใช้เพื่อรับหมายเลขอ้างอิงสัญลักษณ์ที่แสดงถึงการคำนวณอินพุต
สร้าง ConjugateTranspose <T> สาธารณะแบบคงที่ (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <T> x, ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ดัดผม)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ ConjugateTranspose ใหม่
พารามิเตอร์
| ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
|---|
การส่งคืน
- อินสแตนซ์ใหม่ของ ConjugateTranspose