flux tensoriel : : opérations : : Où3
#include <math_ops.h>
Sélectionne les éléments de x
ou y
, selon condition
.
Résumé
Les tenseurs x
et y
doivent tous avoir la même forme, et la sortie aura également cette forme.
Le tenseur condition
doit être un scalaire si x
et y
sont des scalaires. Si x
et y
sont des vecteurs ou un rang supérieur, alors condition
doit être soit un scalaire, un vecteur dont la taille correspond à la première dimension de x
, soit avoir la même forme que x
.
Le tenseur condition
agit comme un masque qui choisit, en fonction de la valeur de chaque élément, si l'élément/la ligne correspondant dans la sortie doit être extrait de x
(si vrai) ou y
(si faux).
Si condition
est un vecteur et que x
et y
sont des matrices de rang supérieur, alors il choisit quelle ligne (dimension extérieure) copier à partir de x
et y
. Si condition
a la même forme que x
et y
, alors elle choisit quel élément copier à partir de x
et y
.
Par exemple:
# 'condition' tensor is [[True, False] # [False, True]] # 't' is [[1, 2], # [3, 4]] # 'e' is [[5, 6], # [7, 8]] select(condition, t, e) # => [[1, 6], [7, 4]]
# 'condition' tensor is [True, False] # 't' is [[1, 2], # [3, 4]] # 'e' is [[5, 6], # [7, 8]] select(condition, t, e) ==> [[1, 2], [7, 8]]
Arguments:
- scope: A Scope object
- x: = A
Tensor
which may have the same shape ascondition
. Ifcondition
is rank 1,x
may have higher rank, but its first dimension must match the size ofcondition
. - y: = A
Tensor
with the same type and shape asx
.
Returns:
Constructors and Destructors |
|
---|---|
Where3(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input condition, ::tensorflow::Input x, ::tensorflow::Input y)
|
Public attributes |
|
---|---|
operation
|
|
output
|
Public functions |
|
---|---|
node() const
|
::tensorflow::Node *
|
operator::tensorflow::Input() const
|
|
operator::tensorflow::Output() const
|
|
Public attributes
operation
Operation operation
sortir
::tensorflow::Output output
Fonctions publiques
Où3
Where3( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input condition, ::tensorflow::Input x, ::tensorflow::Input y )
nœud
::tensorflow::Node * node() const
opérateur :: tensorflow :: Entrée
operator::tensorflow::Input() const
opérateur :: tensorflow :: Sortie
operator::tensorflow::Output() const