tensorflow:: אופס:: TensorArray

bookmark_border קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

מערך של טנסורים בגודל נתון.

תַקצִיר

כתוב נתונים באמצעות כתיבה וקריאה באמצעות קריאה או חבילה.

טיעונים:

• scope: אובייקט Scope
• גודל: גודל המערך.
• dtype: סוג האלמנטים במערך tensor_.

מאפיינים אופציונליים (ראה Attrs ):

• element_shape: הצורה הצפויה של אלמנט, אם ידועה. משמש לאימות הצורות של רכיבי TensorArray . אם צורה זו לא צוינה במלואה, איסוף TensorArrays בגודל אפס הוא שגיאה.
• dynamic_size: מדד בווליאני שקובע אם כתיבה ל- TensorArray מותרת להגדיל את הגודל. כברירת מחדל, זה אסור.
• clear_after_read: אם נכון (ברירת מחדל), Tensors ב- TensorArray נמחקים לאחר הקריאה. זה משבית סמנטיקה של קריאה מרובה אך מאפשר שחרור מוקדם של זיכרון.
• identical_element_shapes: אם true (ברירת המחדל היא false), אז כל האלמנטים ב- TensorArray צפויים להיות בעלי צורות זהות. זה מאפשר התנהגויות מסוימות, כמו בדיקה דינמית של צורות עקביות בכתיבה, והיכולת למלא אפס טנסורים בצורה נכונה בערימה גם אם תכונת element_shape אינה מוגדרת במלואה.
• tensor_array_name: עוקף את השם המשמש עבור משאב tensor_array הזמני. ערך ברירת המחדל הוא השם של האופ ' TensorArray ' (שהיא מובטחת ייחודית).

החזרות:

• ידית Output : הידית ל- TensorArray .
• זרימת Output : סקלאר המשמש לשליטה בזרימת שיפוע.

תכונות ציבוריות

::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
)