tf.keras.ops.vectorize
Преобразовать функцию в векторную функцию.
tf.keras.ops.vectorize(
pyfunc, *, excluded=None, signature=None
)
Пример:
def myfunc(a, b):
return a + b
vfunc = np.vectorize(myfunc)
y = vfunc([1, 2, 3, 4], 2) # Returns Tensor([3, 4, 5, 6])
| Аргументы | |
|---|---|
pyfunc | Вызываемый объект с единственным тензорным аргументом. |
excluded | Необязательный набор целых чисел, представляющих позиционные аргументы, для которых функция не будет векторизована. Они будут переданы напрямую в pyfunc без изменений. |
signature | Необязательная обобщённая сигнатура универсальной функции, например, "(m,n),(n)->(m)" для векторизованного матрично-векторного умножения. Если предоставлено, pyfunc будет вызван с (и ожидается возвращение) массивами с формами, заданными размером соответствующих основных измерений. По умолчанию предполагается, что pyfunc принимает скалярные тензоры на вход и выдает скалярные тензоры. |
| Возвращает | |
|---|---|
Новая функция, которая применяет pyfunc к каждому элементу своего входного значения вдоль оси 0 (оси пакета). |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/ops/vectorize
