حساب عدد مرات ظهور كل قيمة في مصفوفة أعداد صحيحة.
يُخرج متجهًا بطول "الحجم" ونفس نوع d مثل "الأوزان". إذا كانت "الأوزان" فارغة، فسيقوم الفهرس "i" بتخزين عدد المرات التي تم فيها حساب القيمة "i" في "arr". إذا كانت "الأوزان" غير فارغة، فسيقوم الفهرس `i` بتخزين مجموع القيمة في `الأوزان` في كل فهرس حيث تكون القيمة المقابلة في `arr` هي `i`.
يتم تجاهل القيم الموجودة في `arr` خارج النطاق [0، الحجم).
فئات متداخلة
فصل | RaggedBincount.Options | السمات الاختيارية لـ RaggedBincount |
الثوابت
خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
الإخراج <U> | كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر. |
ثابت RaggedBincount.Options | إخراج ثنائي (إخراج ثنائي منطقي) |
ثابت <U يمتد TNumber ، T يمتد TNumber > RaggedBincount <U> | |
الإخراج <U> | انتاج () 1D `Tensor` بطول يساوي `الحجم` أو 2D `Tensor` مع [batch_size, `size`). |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
الإخراج العام <U> كإخراج ()
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 RaggedBincount.Options ثنائيOutput (ثنائي منطقي منطقي)
حدود
BinaryOutput | منطقي؛ ما إذا كان يجب على النواة حساب المظهر أو عدد مرات الظهور. |
---|
إنشاء RaggedBincount ثابت عام <U> ( نطاق النطاق ، تقسيمات المعامل < TInt64 >، قيم المعامل <T>، حجم المعامل <T>، أوزان المعامل <U>، الخيارات... الخيارات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية RaggedBincount جديدة.
حدود
نِطَاق | النطاق الحالي |
---|---|
انشقاقات | 1D int64 "الموتر". |
قيم | 2D كثافة العمليات "الموتر". |
مقاس | العددية غير السالبة "الموتر". |
الأوزان | هو int32 أو int64 أو float32 أو float64 `Tensor` بنفس شكل `input`، أو `Tensor` بطول 0، وفي هذه الحالة يكون بمثابة جميع الأوزان تساوي 1. |
خيارات | يحمل قيم السمات الاختيارية |
عائدات
- مثيل جديد لـ RaggedBincount
الإخراج العام <U> الإخراج ()
1D `Tensor` بطول يساوي `الحجم` أو 2D `Tensor` مع [batch_size, `size`). الأعداد أو الأوزان المجمعة لكل قيمة في النطاق [0، الحجم).