공개 최종 클래스 SparseBincount
정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다.
길이가 'size'이고 dtype이 'weights'와 동일한 벡터를 출력합니다. '가중치'가 비어 있으면 인덱스 'i'는 값 'i'가 'arr'에 계산되는 횟수를 저장합니다. 'weights'가 비어 있지 않으면 인덱스 'i'는 'arr'의 해당 값이 'i'인 각 인덱스에 'weights' 값의 합을 저장합니다.
[0, size) 범위를 벗어나는 `arr`의 값은 무시됩니다.
중첩 클래스
| 수업 | SparseBincount.옵션 | SparseBincount 의 선택적 속성 | |
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
| 출력 <U> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
| 정적 SparseBincount.Options | 바이너리 출력 (부울 바이너리 출력) |
| static <U는 TNumber를 확장하고 T는 TNumber를 확장합니다. > SparseBincount <U> | |
| 출력 <U> | 출력 () 길이가 `size`와 동일한 1D `Tensor` 또는 [batch_size, `size`]가 있는 2D `Tensor`. |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "SparseBincount"
공개 방법
공개 출력 <U> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
공개 정적 SparseBincount.Options BinaryOutput (부울 바이너리 출력)
매개변수
| 바이너리 출력 | 부울; 커널이 출현 횟수 또는 발생 횟수를 계산해야 하는지 여부입니다. |
|---|
public static SparseBincount <U> create ( 범위 범위, 피연산자 < TInt64 > 인덱스, 피연산자 <T> 값, 피연산자 < TInt64 >densenseShape, 피연산자 <T> 크기, 피연산자 <U> 가중치, 옵션... 옵션)
새로운 SparseBincount 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 지수 | 2D int64 '텐서'. |
| 가치 | 1D 정수 '텐서'. |
| 조밀한 모양 | 1D int64 '텐서'. |
| 크기 | 음수가 아닌 정수 스칼라 'Tensor'. |
| 무게 | int32, int64, float32 또는 float64 'Tensor'는 'input'과 동일한 모양을 갖거나 길이가 0인 'Tensor'입니다. 이 경우 모든 가중치가 1과 동일하게 작동합니다. |
| 옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- SparseBincount의 새 인스턴스
공개 출력 <U> 출력 ()
길이가 `size`와 동일한 1D `Tensor` 또는 [batch_size, `size`]가 있는 2D `Tensor`. [0, 크기) 범위에 있는 각 값의 개수 또는 합산된 가중치입니다.