Dot
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
XLA Dotgeneral ऑपरेटर को लपेटता है, जिसे यहां प्रलेखित किया गया है
https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dotgeneral।
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <T> | |
| स्थिर <T टीटाइप > डॉट <T> का विस्तार करता है | बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> एलएचएस, ऑपरेंड <टी> आरएचएस, स्ट्रिंग डायमेंशन नंबर, स्ट्रिंग प्रिसिजन कॉन्फिग) एक नया डॉट ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि। |
| आउटपुट <T> | |
विरासत में मिली विधियाँ
कक्षा java.lang.Object से | बूलियन | बराबर (ऑब्जेक्ट arg0) |
| अंतिम कक्षा<?> | गेटक्लास () |
| int यहाँ | हैश कोड () |
| अंतिम शून्य | सूचित करें () |
| अंतिम शून्य | सभी को सूचित करें () |
| डोरी | स्ट्रिंग () |
| अंतिम शून्य | प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1) |
| अंतिम शून्य | प्रतीक्षा करें (लंबा arg0) |
| अंतिम शून्य | इंतज़ार () |
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
स्थिर मान: "XlaDot"
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक डॉट <टी> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> एलएचएस, ऑपरेंड <टी> आरएचएस, स्ट्रिंग डायमेंशन नंबर, स्ट्रिंग प्रिसिजन कॉन्फिग)
एक नया डॉट ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|
| एलएचएस | एलएचएस टेंसर |
|---|
| आरएचएस | आरएचएस टेंसर |
|---|
| आयामनंबर | एक क्रमबद्ध xla::DotDimensionNumbers प्रोटो। |
|---|
| परिशुद्धताकॉन्फिग | एक क्रमबद्ध xla::PrecisionConfig प्रोटो। |
|---|
सार्वजनिक आउटपुट <T> आउटपुट ()
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आखिरी बार 2024-10-07 (UTC) को अपडेट किया गया.
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