tf.contrib.framework.BoundedTensorSpec

A TensorSpec that specifies minimum and maximum values.

Inherits From: TensorSpec

tf.contrib.framework.BoundedTensorSpec(
    shape, dtype, minimum, maximum, name=None
)

Пример использования:

spec = tensor_spec.BoundedTensorSpec((1, 2, 3), tf.float32, 0, (5, 5, 5))
tf_minimum = tf.convert_to_tensor(spec.minimum, dtype=spec.dtype)
tf_maximum = tf.convert_to_tensor(spec.maximum, dtype=spec.dtype)

Границы предназначены для включения. Это особенно важно для целочисленных типов. Следующий спектр будет удовлетворён тензорами со значениями в множестве {0, 1, 2}:

spec = tensor_spec.BoundedTensorSpec((3, 5), tf.int32, 0, 2)

Аргументы
`shape`	Значение, преобразуемое в `tf.TensorShape`. Форма тензора.
`dtype`	Значение, преобразуемое в `tf.DType`. Тип значений тензора.
`minimum`	Число или последовательность, определяющие минимальные границы элементов (включительно). Должно быть совместимо для трансляции с `shape`.
`maximum`	Число или последовательность, определяющие максимальные границы элементов (включительно). Должно быть совместимо для трансляции с `shape`.
`name`	Необязательная строка, содержащая семантическое имя соответствующего массива. По умолчанию `None`.

Исключения
`ValueError`	Если `minimum` или `maximum` не предоставлены или не совместимы для трансляции с `shape`.
`TypeError`	Если форма не является итерируемой или если `dtype` является недопустимым типом данных NumPy.

Атрибуты
`dtype`	Возвращает `dtype` элементов в тензоре.
`maximum`	Возвращает массив NumPy, определяющий максимальные границы (включительно).
`minimum`	Возвращает массив NumPy, определяющий минимальные границы (включительно).
`name`	Возвращает (необязательное) имя описанного тензора.
`shape`	Возвращает `TensorShape`, представляющий форму тензора.
`value_type`

Методы

`from_spec`

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_spec(
    spec
)

`from_tensor`

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_tensor(
    tensor, name=None
)

`is_compatible_with`

Просмотреть исходный код

is_compatible_with(
    spec_or_tensor
)

Возвращает True, если spec_or_tensor совместим с этим TensorSpec.

Два тензора считаются совместимыми, если у них одинаковый тип данных и их формы совместимы (см. tf.TensorShape.is_compatible_with).

Аргументы
`spec_or_tensor`	tf.TensorSpec или tf.Tensor

Возвращаемое значение
True, если spec_or_tensor совместим с self.

`most_specific_compatible_type`

Просмотреть исходный код

most_specific_compatible_type(
    other
)

Возвращает самый специфичный TypeSpec, совместимый с self и other.

Аргументы
`other`	A `TypeSpec`.

Исключения
`ValueError`	Если нет TypeSpec, совместимого как с `self`, так и с `other`.

`eq`

Просмотреть исходный код

__eq__(
    other
)

Возвращает self==value.

`ne`

Просмотреть исходный код

__ne__(
    other
)

Возвращает self!=value.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/contrib/framework/BoundedTensorSpec