Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.4

tf.experimental.numpy.float16

Тип чисел с плавающей запятой полуточной точности.

Наследует от: inexact

tf.experimental.numpy.float16(
    *args, **kwargs
)

Код символа: 'e'. Каноническое имя: np.half. Псевдоним на этой платформе: np.float16: тип чисел с плавающей запятой 16-битной точности: бит знака, 5 бит порядка, 10 бит мантиссы.

Методы

all

all()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

any

any()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

argmax

argmax()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

argmin

argmin()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

argsort

argsort()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

as_integer_ratio

as_integer_ratio()

half.as_integer_ratio() -> (int, int)

Возвращает пару целых чисел, отношение которых точно равно исходному числу с плавающей запятой, а знаменатель положителен. Возвращает OverflowError для бесконечностей и ValueError для NaN.

np.half(10.0).as_integer_ratio()
(10, 1)
np.half(0.0).as_integer_ratio()
(0, 1)
np.half(-.25).as_integer_ratio()
(-1, 4)

astype

astype()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

byteswap

byteswap()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

choose

choose()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

clip

clip()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

compress

compress()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

conj

conj()

conjugate

conjugate()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

copy

copy()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

cumprod

cumprod()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

cumsum

cumsum()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

diagonal

diagonal()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

dump

dump()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

dumps

dumps()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

fill

fill()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

flatten

flatten()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

getfield

getfield()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

item

item()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

itemset

itemset()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

max

max()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

mean

mean()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

min

min()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения чисел NumPy, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray, чтобы предоставить единый API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

newbyteorder

newbyteorder()

newbyteorder(new_order='S')

Возвращает новый dtype с другим порядком байтов.

Изменения также вносятся во все поля и подмассивы типа данных.

Код new_order может быть любым из следующих:

  • 'S' - перемена порядка байтов с текущего на противоположный

'<', 'L'

- порядок байтов little endian

'>', 'B'

- порядок байтов big endian

'=', 'N'

- родной порядок

'|', 'I'

- игнорировать (без изменения порядка байтов)

Параметры

new_order : str, необязательно Порядок байтов для принудительного применения; значение из вышеприведённых спецификаций порядка байтов. Значение по умолчанию ('S') приводит к перемене текущего порядка байтов. Код выполняет регистронезависимую проверку первой буквы new_order для альтернатив, указанных выше. Например, любые из 'B' или 'b' или 'biggish' являются допустимыми для указания big-endian.

Возвращает

new_dtype : dtype Новый объект dtype с указанным изменением порядка байтов.

nonzero

nonzero()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

prod

prod()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

ptp

ptp()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

put

put()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

ravel

ravel()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

repeat

repeat()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

reshape

reshape()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

resize

resize()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

round

round()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

searchsorted

searchsorted()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

setfield

setfield()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

setflags

setflags()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

sort

sort()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

squeeze

squeeze()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

std

std()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

sum

sum()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

swapaxes

swapaxes()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

take

take()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

tobytes

tobytes()

tofile

tofile()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

tolist

tolist()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

tostring

tostring()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

trace

trace()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

transpose

transpose()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

var

var()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

view

view()

Не реализовано (виртуальный атрибут)

Класс generic существует только для получения numpy скаляров, и обладает, хотя и не реализованными, всеми атрибутами класса ndarray для обеспечения единообразного API.

См. также соответствующий атрибут интересуемого производного класса.

__abs__

__abs__()

abs(self)

__add__

__add__(
    value, /
)

Возвращает self+значение.

__and__

__and__(
    value, /
)

Возвращает self&значение.

__bool__

__bool__()

self != 0

__eq__

__eq__(
    value, /
)

Возвращает self==значение.

__floordiv__

__floordiv__(
    value, /
)

Возвращает self//значение.

__ge__

__ge__(
    value, /
)

Возвращает self>=значение.

__getitem__

__getitem__(
    key, /
)

Возвращает self[ключ].

__gt__

__gt__(
    value, /
)

Возвращает self>значение.

__invert__

__invert__()

~self

__le__

__le__(
    value, /
)

Возвращает self<=значение.

__lt__

__lt__(
    value, /
)

Возвращает self<значение.

__mod__

__mod__(
    value, /
)

Возвращает self%значение.

__mul__

__mul__(
    value, /
)

Возвращает self*значение.

__ne__

__ne__(
    value, /
)

Возвращает self!=значение.

__neg__

__neg__()

-self

__or__

__or__(
    value, /
)

Возвращает self|значение.

__pos__

__pos__()

+self

__pow__

__pow__(
    value, mod, /
)

Возвращает pow(self, значение, mod).

END_OF_DOCUMENT_MARKER

__radd__

__radd__(
    value, /
)

Возвращает значение+self.

__rand__

__rand__(
    value, /
)

Возвращает значение&self.

__rfloordiv__

__rfloordiv__(
    value, /
)

Возвращает значение//self.

__rmod__

__rmod__(
    value, /
)

Возвращает значение%self.

__rmul__

__rmul__(
    value, /
)

Возвращает значение*self.

__ror__

__ror__(
    value, /
)

Возвращает значение|self.

__rpow__

__rpow__(
    value, mod, /
)

Возвращает pow(значение, self, mod).

__rsub__

__rsub__(
    value, /
)

Возвращает значение-self.

__rtruediv__

__rtruediv__(
    value, /
)

Возвращает значение/self.

__rxor__

__rxor__(
    value, /
)

Возвращает значение^self.

__sub__

__sub__(
    value, /
)

Возвращает self-значение.

__truediv__

__truediv__(
    value, /
)

Возвращает self/значение.

__xor__

__xor__(
    value, /
)

Возвращает self^значение.

Переменные класса
T
base
data
dtype
flags
flat
imag
itemsize
nbytes
ndim
real
shape
size
strides

© 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/r2.4/api_docs/python/tf/experimental/numpy/float16

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API