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배열

extension Array: MutableCollectionAlgorithms

extension Array: KeyPathIterable

extension Array: Differentiable where Element: Differentiable

extension Array: EuclideanDifferentiable
where Element: EuclideanDifferentiable

extension Array where Element: Differentiable

extension Array : ConvertibleFromNumpyArray
where Element : NumpyScalarCompatible

public extension Array where Element : NumpyScalarCompatible

extension Array : PythonConvertible where Element : PythonConvertible

extension Array : ConvertibleFromPython where Element : ConvertibleFromPython

extension Array: ElementaryFunctions where Element: ElementaryFunctions

extension Array: TensorArrayProtocol where Element: TensorGroup

extension Array where Element == UInt8

extension Array where Element == Bool

extension Array where Element == Int64

extension Array where Element == XLATensor

extension Array where Element: AnyTensor

extension Array where Element == PaddingConfigDimension

미분 가능 뷰

배열을 Element 의 미분 가능한 곱 다양체로 간주하고 그 자체에 횟수를 count 것입니다.

선언

@frozen
public struct DifferentiableView

extension Array.DifferentiableView: Differentiable
where Element: Differentiable

extension Array.DifferentiableView: EuclideanDifferentiable
where Element: EuclideanDifferentiable

extension Array.DifferentiableView: Equatable
where Element: Differentiable & Equatable

extension Array.DifferentiableView: ExpressibleByArrayLiteral
where Element: Differentiable

extension Array.DifferentiableView: CustomStringConvertible
where Element: Differentiable

extension Array.DifferentiableView: AdditiveArithmetic
where Element: AdditiveArithmetic & Differentiable

extension Array.DifferentiableView: _KeyPathIterableBase
where Element: Differentiable

extension Array.DifferentiableView: KeyPathIterable
where Element: Differentiable

extension Array.DifferentiableView: ElementaryFunctions
where Element: Differentiable & ElementaryFunctions

extension Array.DifferentiableView:
  BidirectionalCollection,
  Collection,
  MutableCollection,
  RandomAccessCollection,
  RangeReplaceableCollection,
  Sequence
where Element: Differentiable

extension Array.DifferentiableView: VectorProtocol
where Element: Differentiable & VectorProtocol

extension Array.DifferentiableView: PointwiseMultiplicative
where Element: Differentiable & PointwiseMultiplicative

모든KeyPath

선언

public typealias AllKeyPaths = [PartialKeyPath<Array>]

모든KeyPath

선언

public var allKeyPaths: [PartialKeyPath<Array>] { get }

'요소': '미분 가능'인 경우에 사용 가능

탄젠트벡터

선언

public typealias TangentVector =
  Array<Element.TangentVector>.DifferentiableView

움직이다(따라:)

선언

public mutating mutating func move(along direction: TangentVector)

zeroTangentVectorInitializer
self 와 동일한 count 갖는 0의 TangentVector 생성하는 클로저입니다.
선언
public var zeroTangentVectorInitializer: () -> TangentVector { get }

`요소`: `EuclideanDifferentiable`에서 사용 가능

미분 가능벡터 보기

선언

public var differentiableVectorView: TangentVector { get }

'요소': '미분 가능'인 경우에 사용 가능

초기화(반복:)
선언
@derivative init(repeating: count)

미분가능맵(_:)

선언

@differentiable(wrt: self)
public func differentiableMap<Result: Differentiable>(
  _ body: @differentiable (Element) -> Result
) -> [Result]

미분 가능 감소(_:_:)

선언

@differentiable(wrt: (self, initialResult)
public func differentiableReduce<Result: Differentiable>(
  _ initialResult: Result,
  _ nextPartialResult: @differentiable (Result, Element) -> Result
) -> Result

'요소': 'NumpyScalarCompatible'에서 사용 가능

초기화(numpy:)
지정된 numpy.ndarray 인스턴스와 동일한 모양과 스칼라를 가진 Array 만듭니다.
전제조건
numpy Python 패키지를 설치해야 합니다.
선언
public init?(numpy numpyArray: PythonObject)
매개변수
numpyArray
변환할 numpy.ndarray 인스턴스입니다.
반환 값
numpyArray Array 로 변환되었습니다. numpyArray 1차원이 아니거나 호환되는 스칼라 dtype 없으면 nil 반환합니다.
makeNumpyArray()
이 Array 와 동일한 스칼라를 사용하여 1차원 numpy.ndarray 인스턴스를 생성합니다.
전제조건
numpy Python 패키지를 설치해야 합니다.
선언
func makeNumpyArray() -> PythonObject

`Element` : `PythonConvertible`에서 사용 가능

pythonObject

선언

public var pythonObject: PythonObject { get }

`Element`: `ConvertibleFromPython`에서 사용 가능

초기화(_:)

선언

public init?(_ pythonObject: PythonObject)

`요소`: `ElementaryFunctions`에서 사용 가능

sqrt(_:)
x 의 제곱근입니다.
실제 유형의 경우 x 가 음수이면 결과는 .nan 입니다. 복합 유형의 경우 음의 실수 축에 분기 절단이 있습니다.
선언
public static func sqrt(_ x: `Self`) -> Array<Element>
코사인(_:)
x 의 코사인은 라디안 단위의 각도로 해석됩니다.
선언
public static func cos(_ x: `Self`) -> Array<Element>
죄(_:)
x 의 사인은 라디안 단위의 각도로 해석됩니다.
선언
public static func sin(_ x: `Self`) -> Array<Element>
탠 껍질(_:)
x 의 탄젠트(라디안 단위의 각도)입니다.
선언
public static func tan(_ x: `Self`) -> Array<Element>

아코스(_:)

x 의 역코사인(라디안)입니다.

선언

public static func acos(_ x: `Self`) -> Array<Element>

아신(_:)

x 의 역사인(라디안)입니다.

선언

public static func asin(_ x: `Self`) -> Array<Element>

아탄(_:)

x 의 역탄젠트(라디안)입니다.

선언

public static func atan(_ x: `Self`) -> Array<Element>

곤봉(_:)

x 의 쌍곡선 코사인입니다.

선언

public static func cosh(_ x: `Self`) -> Array<Element>

신(_:)

x 의 쌍곡선 사인입니다.

선언

public static func sinh(_ x: `Self`) -> Array<Element>

탄(_:)

x 의 쌍곡선 탄젠트입니다.

선언

public static func tanh(_ x: `Self`) -> Array<Element>

어코쉬(_:)

x 의 역쌍곡선 코사인입니다.

선언

public static func acosh(_ x: `Self`) -> Array<Element>

아신(_:)

x 의 역쌍곡선 사인입니다.

선언

public static func asinh(_ x: `Self`) -> Array<Element>

아탄(_:)

x 의 역쌍곡탄젠트입니다.

선언

public static func atanh(_ x: `Self`) -> Array<Element>

특급(_:)
x 또는 e**x 에 적용되는 지수 함수입니다.
선언
public static func exp(_ x: `Self`) -> Array<Element>

exp2(_:)

두 개를 x 거듭제곱합니다.

선언

public static func exp2(_ x: `Self`) -> Array<Element>

exp10(_:)

10을 x 거듭제곱합니다.

선언

public static func exp10(_ x: `Self`) -> Array<Element>

expm1(_:)

exp(x) - 1 평가됩니다.

선언

public static func expm1(_ x: `Self`) -> Array<Element>

통나무(_:)

x 의 자연 로그입니다.

선언

public static func log(_ x: `Self`) -> Array<Element>

로그2(_:)

x 의 밑이 2인 로그입니다.

선언

public static func log2(_ x: `Self`) -> Array<Element>

로그10(_:)

x 의 밑이 10인 로그입니다.

선언

public static func log10(_ x: `Self`) -> Array<Element>

log1p(_:)
log(1 + x) 0에 가까운 정확도를 유지하도록 계산되었습니다.
선언
public static func log1p(_ x: `Self`) -> Array<Element>
펑(_:_:)
exp(y log(x)) 중간 정밀도 손실 없이 계산됩니다.
실수 유형의 경우 x 가 음수이면 y 에 정수 값이 있더라도 결과는 NaN입니다. 복합 유형의 경우 음의 실수 축에 분기 절단이 있습니다.
선언
public static func pow(_ x: `Self`, _ y: `Self`) -> Array<Element>
펑(_:_:)
x n 승으로 올렸습니다.
x 의 n 개 복사본의 곱입니다.
선언
public static func pow(_ x: `Self`, _ n: Int) -> Array<Element>
뿌리(_:_:)
x 의 n 번째 루트입니다.
실수 유형의 경우 x 가 음수이고 n 이 짝수이면 결과는 NaN입니다. 복합 유형의 경우 음의 실수 축을 따라 분기 절단이 있습니다.
선언
public static func root(_ x: `Self`, _ n: Int) -> Array<Element>

`요소`: `TensorGroup`에서 사용 가능

초기화(_owning:count:)

선언

public init(_owning tensorHandles: UnsafePointer<CTensorHandle>?, count: Int)

초기화(_handles:)

선언

public init<C: RandomAccessCollection>(
  _handles: C
) where C.Element: _AnyTensorHandle

`Element` == `UInt8`에서 사용 가능

샤1()
메모
SHA1 해시의 길이는 20바이트에 불과하므로 반환된 SIMD32<UInt8> 의 처음 20바이트만 0이 아닙니다.
선언
func sha1() -> SIMD32<UInt8>
샤512()
선언
func sha512() -> SIMD64<UInt8>

`Element` == `Bool`에서 사용 가능

병합마스크(with:)
a || b 계산합니다. a || b 요소적으로는 마치 두 개의 마스크를 함께 사용하는 것처럼 보입니다.
선언
public func mergingMask(with other: [Bool]) -> [Bool]

`요소` == `Int64`에서 사용 가능

withArrayRef(_:)

선언

func withArrayRef<Result>(_ body: (Int64ArrayRef) throws -> Result) rethrows -> Result

`요소` == `XLATensor`에서 사용 가능

withArrayRef(_:)

선언

func withArrayRef<Result>(_ body: (OpaqueXLATensorArrayRef) throws -> Result) rethrows -> Result

'요소': 'AnyTensor'에서 사용 가능

withArrayRef(_:)

선언

func withArrayRef<T, Result>(_ body: (OpaqueXLATensorArrayRef) throws -> Result) rethrows
  -> Result
where Element == Tensor<T>

`Element` == `PaddingConfigDimension`에서 사용 가능

withArrayRef(_:)

선언

func withArrayRef<Result>(_ body: (inout PaddingConfig) -> Result) -> Result

배열

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매개변수

반환 값

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