टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: टेंसरअरे

दिए गए आकार के टेंसरों की एक सरणी।

सारांश

डेटा को लिखें के माध्यम से लिखें और रीड या पैक के माध्यम से पढ़ें।

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• आकार: सरणी का आकार.
• dtype: Tensor_array पर तत्वों का प्रकार।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• element_shape: किसी तत्व का अपेक्षित आकार, यदि ज्ञात हो। TensorArray तत्वों के आकार को मान्य करने के लिए उपयोग किया जाता है। यदि यह आकार पूरी तरह से निर्दिष्ट नहीं है, तो शून्य-आकार के TensorArrays को इकट्ठा करना एक त्रुटि है।
• डायनामिक_साइज़: एक बूलियन जो यह निर्धारित करता है कि क्या TensorArray को लिखने से आकार बढ़ने की अनुमति है। डिफ़ॉल्ट रूप से, इसकी अनुमति नहीं है.
• Clear_after_read: यदि सत्य (डिफ़ॉल्ट) है, तो TensorArray में Tensors को पढ़ने के बाद साफ़ कर दिया जाता है। यह एकाधिक पढ़े गए शब्दार्थ को अक्षम कर देता है लेकिन स्मृति को शीघ्र जारी करने की अनुमति देता है।
• समान_तत्व_आकार: यदि सत्य है (डिफ़ॉल्ट गलत है), तो TensorArray में सभी तत्वों के समान आकार होने की उम्मीद की जाएगी। यह कुछ व्यवहारों की अनुमति देता है, जैसे लिखने पर सुसंगत आकृतियों की गतिशील रूप से जाँच करना, और स्टैक पर उचित आकार के शून्य टेंसर को भरने में सक्षम होना, भले ही element_shape विशेषता पूरी तरह से परिभाषित न हो।
• टेंसर_अरे_नाम: अस्थायी टेंसर_अरे संसाधन के लिए उपयोग किए गए नाम को ओवरराइड करता है। डिफ़ॉल्ट मान ' TensorArray ' op का नाम है (जिसकी अद्वितीय गारंटी है)।

रिटर्न:

• Output हैंडल: TensorArray का हैंडल।
• Output प्रवाह: ग्रेडिएंट प्रवाह को नियंत्रित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक स्केलर।

सार्वजनिक गुण

::tensorflow::Output flow

::tensorflow::Output handle

Operation operation

 TensorArray(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input size,
  DataType dtype
)

 TensorArray(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input size,
  DataType dtype,
  const TensorArray::Attrs & attrs
)

Attrs ClearAfterRead(
  bool x
)

Attrs DynamicSize(
  bool x
)

Attrs ElementShape(
  PartialTensorShape x
)

Attrs IdenticalElementShapes(
  bool x
)

Attrs TensorArrayName(
  StringPiece x
)