পাবলিক চূড়ান্ত ক্লাস ArgMin
একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে ক্ষুদ্রতম মান সহ সূচকটি প্রদান করে।
নোট করুন যে টাইয়ের ক্ষেত্রে রিটার্ন মূল্যের পরিচয় নিশ্চিত করা হয় না।
ব্যবহার:
import tensorflow as tf
a = [1, 10, 26.9, 2.8, 166.32, 62.3]
b = tf.math.argmin(input = a)
c = tf.keras.backend.eval(b)
# c = 0
# here a[0] = 1 which is the smallest element of a across axis 0
ধ্রুবক
| স্ট্রিং | OP_NAME | এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত |
পাবলিক পদ্ধতি
| আউটপুট <V> | আউটপুট হিসাবে () টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়। |
| স্ট্যাটিক <V TNumber প্রসারিত করে > ArgMin <V> | |
| স্ট্যাটিক ArgMin < TInt64 > | |
| আউটপুট <V> | আউটপুট () |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
ধ্রুবক
সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME
এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত
ধ্রুবক মান: "আর্গমিন"
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট <V> হিসাবে আউটপুট ()
টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি সিম্বলিক হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনার প্রতিনিধিত্ব করে।
পাবলিক স্ট্যাটিক ArgMin <V> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <? প্রসারিত TType > ইনপুট, Operand <? প্রসারিত TNumber > মাত্রা, ক্লাস<V> আউটপুট টাইপ)
একটি নতুন ArgMin অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
পরামিতি
| সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
|---|---|
| মাত্রা | int32 বা int64, অবশ্যই `[-র্যাঙ্ক(ইনপুট), র্যাঙ্ক(ইনপুট))' পরিসরে থাকতে হবে। ইনপুট টেনসরের কোন মাত্রা কমাতে হবে তা বর্ণনা করে। ভেক্টরের জন্য, মাত্রা = 0 ব্যবহার করুন। |
রিটার্নস
- ArgMin এর একটি নতুন উদাহরণ
পাবলিক স্ট্যাটিক ArgMin < TInt64 > তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <? প্রসারিত TType > ইনপুট, Operand <? প্রসারিত TNumber > মাত্রা)
ডিফল্ট আউটপুট প্রকারগুলি ব্যবহার করে একটি নতুন ArgMin অপারেশন মোড়ানো ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
পরামিতি
| সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
|---|---|
| মাত্রা | int32 বা int64, অবশ্যই `[-র্যাঙ্ক(ইনপুট), র্যাঙ্ক(ইনপুট))' পরিসরে থাকতে হবে। ইনপুট টেনসরের কোন মাত্রা কমাতে হবে তা বর্ণনা করে। ভেক্টরের জন্য, মাত্রা = 0 ব্যবহার করুন। |
রিটার্নস
- ArgMin এর একটি নতুন উদাহরণ