Go: Update generated wrapper functions for TensorFlow ops.
Change: 154614993
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A. Unique TensorFlower
TensorFlower Gardener
parent
5652c3418b
commit
ea25bc496e
@ -688,14 +688,14 @@ func ExtractImagePatches(scope *Scope, images tf.Output, ksizes []int64, strides
|
||||
//
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||||
// For example, given this input of shape `[1, 1, 1, 4]`, and a block size of 2:
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//
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// ```prettyprint
|
||||
// ```
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// x = [[[[1, 2, 3, 4]]]]
|
||||
//
|
||||
// ```
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//
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||||
// This operation will output a tensor of shape `[1, 2, 2, 1]`:
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//
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||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// [[[[1], [2]],
|
||||
// [[3], [4]]]]
|
||||
// ```
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||||
@ -707,14 +707,14 @@ func ExtractImagePatches(scope *Scope, images tf.Output, ksizes []int64, strides
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||||
//
|
||||
// For an input tensor with larger depth, here of shape `[1, 1, 1, 12]`, e.g.
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//
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||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]]]]
|
||||
// ```
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||||
//
|
||||
// This operation, for block size of 2, will return the following tensor of shape
|
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// `[1, 2, 2, 3]`
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//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
|
||||
// [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
|
||||
//
|
||||
@ -722,7 +722,7 @@ func ExtractImagePatches(scope *Scope, images tf.Output, ksizes []int64, strides
|
||||
//
|
||||
// Similarly, for the following input of shape `[1 2 2 4]`, and a block size of 2:
|
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//
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||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1, 2, 3, 4],
|
||||
// [5, 6, 7, 8]],
|
||||
// [[9, 10, 11, 12],
|
||||
@ -731,7 +731,7 @@ func ExtractImagePatches(scope *Scope, images tf.Output, ksizes []int64, strides
|
||||
//
|
||||
// the operator will return the following tensor of shape `[1 4 4 1]`:
|
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//
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||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
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||||
// x = [[ [1], [2], [5], [6]],
|
||||
// [ [3], [4], [7], [8]],
|
||||
// [ [9], [10], [13], [14]],
|
||||
@ -819,26 +819,26 @@ func DepthToSpace(scope *Scope, input tf.Output, block_size int64) (output tf.Ou
|
||||
// (1) For the following input of shape `[4, 1, 1, 1]`, `block_shape = [2, 2]`, and
|
||||
// `crops = [[0, 0], [0, 0]]`:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// [[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
|
||||
// ```
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||||
//
|
||||
// The output tensor has shape `[1, 2, 2, 1]` and value:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
|
||||
// ```
|
||||
//
|
||||
// (2) For the following input of shape `[4, 1, 1, 3]`, `block_shape = [2, 2]`, and
|
||||
// `crops = [[0, 0], [0, 0]]`:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// [[[1, 2, 3]], [[4, 5, 6]], [[7, 8, 9]], [[10, 11, 12]]]
|
||||
// ```
|
||||
//
|
||||
// The output tensor has shape `[1, 2, 2, 3]` and value:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
|
||||
// [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
|
||||
// ```
|
||||
@ -846,7 +846,7 @@ func DepthToSpace(scope *Scope, input tf.Output, block_size int64) (output tf.Ou
|
||||
// (3) For the following input of shape `[4, 2, 2, 1]`, `block_shape = [2, 2]`, and
|
||||
// `crops = [[0, 0], [0, 0]]`:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]],
|
||||
// [[[2], [4]], [[10], [12]]],
|
||||
// [[[5], [7]], [[13], [15]]],
|
||||
@ -855,7 +855,7 @@ func DepthToSpace(scope *Scope, input tf.Output, block_size int64) (output tf.Ou
|
||||
//
|
||||
// The output tensor has shape `[1, 4, 4, 1]` and value:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[1], [2], [3], [4]],
|
||||
// [[5], [6], [7], [8]],
|
||||
// [[9], [10], [11], [12]],
|
||||
@ -865,7 +865,7 @@ func DepthToSpace(scope *Scope, input tf.Output, block_size int64) (output tf.Ou
|
||||
// (4) For the following input of shape `[8, 1, 3, 1]`, `block_shape = [2, 2]`, and
|
||||
// `crops = [[0, 0], [2, 0]]`:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[0], [1], [3]]], [[[0], [9], [11]]],
|
||||
// [[[0], [2], [4]]], [[[0], [10], [12]]],
|
||||
// [[[0], [5], [7]]], [[[0], [13], [15]]],
|
||||
@ -874,7 +874,7 @@ func DepthToSpace(scope *Scope, input tf.Output, block_size int64) (output tf.Ou
|
||||
//
|
||||
// The output tensor has shape `[2, 2, 4, 1]` and value:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1], [2], [3], [4]],
|
||||
// [[5], [6], [7], [8]]],
|
||||
// [[[9], [10], [11], [12]],
|
||||
@ -932,32 +932,32 @@ func BatchToSpaceND(scope *Scope, input tf.Output, block_shape tf.Output, crops
|
||||
//
|
||||
// (1) For the following input of shape `[1, 2, 2, 1]` and block_size of 2:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
|
||||
// ```
|
||||
//
|
||||
// The output tensor has shape `[4, 1, 1, 1]` and value:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// [[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
|
||||
// ```
|
||||
//
|
||||
// (2) For the following input of shape `[1, 2, 2, 3]` and block_size of 2:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
|
||||
// [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
|
||||
// ```
|
||||
//
|
||||
// The output tensor has shape `[4, 1, 1, 3]` and value:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// [[[1, 2, 3]], [[4, 5, 6]], [[7, 8, 9]], [[10, 11, 12]]]
|
||||
// ```
|
||||
//
|
||||
// (3) For the following input of shape `[1, 4, 4, 1]` and block_size of 2:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1], [2], [3], [4]],
|
||||
// [[5], [6], [7], [8]],
|
||||
// [[9], [10], [11], [12]],
|
||||
@ -966,7 +966,7 @@ func BatchToSpaceND(scope *Scope, input tf.Output, block_shape tf.Output, crops
|
||||
//
|
||||
// The output tensor has shape `[4, 2, 2, 1]` and value:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]],
|
||||
// [[[2], [4]], [[10], [12]]],
|
||||
// [[[5], [7]], [[13], [15]]],
|
||||
@ -975,7 +975,7 @@ func BatchToSpaceND(scope *Scope, input tf.Output, block_shape tf.Output, crops
|
||||
//
|
||||
// (4) For the following input of shape `[2, 2, 4, 1]` and block_size of 2:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1], [2], [3], [4]],
|
||||
// [[5], [6], [7], [8]]],
|
||||
// [[[9], [10], [11], [12]],
|
||||
@ -984,7 +984,7 @@ func BatchToSpaceND(scope *Scope, input tf.Output, block_shape tf.Output, crops
|
||||
//
|
||||
// The output tensor has shape `[8, 1, 2, 1]` and value:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1], [3]]], [[[9], [11]]], [[[2], [4]]], [[[10], [12]]],
|
||||
// [[[5], [7]]], [[[13], [15]]], [[[6], [8]]], [[[14], [16]]]]
|
||||
// ```
|
||||
@ -1177,34 +1177,34 @@ func QuantizeAndDequantizeV2(scope *Scope, input tf.Output, input_min tf.Output,
|
||||
// (1) For the following input of shape `[1, 2, 2, 1]`, `block_shape = [2, 2]`, and
|
||||
// `paddings = [[0, 0], [0, 0]]`:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
|
||||
// ```
|
||||
//
|
||||
// The output tensor has shape `[4, 1, 1, 1]` and value:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// [[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
|
||||
// ```
|
||||
//
|
||||
// (2) For the following input of shape `[1, 2, 2, 3]`, `block_shape = [2, 2]`, and
|
||||
// `paddings = [[0, 0], [0, 0]]`:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
|
||||
// [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
|
||||
// ```
|
||||
//
|
||||
// The output tensor has shape `[4, 1, 1, 3]` and value:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// [[[1, 2, 3]], [[4, 5, 6]], [[7, 8, 9]], [[10, 11, 12]]]
|
||||
// ```
|
||||
//
|
||||
// (3) For the following input of shape `[1, 4, 4, 1]`, `block_shape = [2, 2]`, and
|
||||
// `paddings = [[0, 0], [0, 0]]`:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1], [2], [3], [4]],
|
||||
// [[5], [6], [7], [8]],
|
||||
// [[9], [10], [11], [12]],
|
||||
@ -1213,7 +1213,7 @@ func QuantizeAndDequantizeV2(scope *Scope, input tf.Output, input_min tf.Output,
|
||||
//
|
||||
// The output tensor has shape `[4, 2, 2, 1]` and value:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]],
|
||||
// [[[2], [4]], [[10], [12]]],
|
||||
// [[[5], [7]], [[13], [15]]],
|
||||
@ -1223,7 +1223,7 @@ func QuantizeAndDequantizeV2(scope *Scope, input tf.Output, input_min tf.Output,
|
||||
// (4) For the following input of shape `[2, 2, 4, 1]`, block_shape = `[2, 2]`, and
|
||||
// paddings = `[[0, 0], [2, 0]]`:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1], [2], [3], [4]],
|
||||
// [[5], [6], [7], [8]]],
|
||||
// [[[9], [10], [11], [12]],
|
||||
@ -1232,7 +1232,7 @@ func QuantizeAndDequantizeV2(scope *Scope, input tf.Output, input_min tf.Output,
|
||||
//
|
||||
// The output tensor has shape `[8, 1, 3, 1]` and value:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[0], [1], [3]]], [[[0], [9], [11]]],
|
||||
// [[[0], [2], [4]]], [[[0], [10], [12]]],
|
||||
// [[[0], [5], [7]]], [[[0], [13], [15]]],
|
||||
@ -1278,14 +1278,14 @@ func ListDiffOutIdx(value tf.DataType) ListDiffAttr {
|
||||
//
|
||||
// For example, given this input:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
|
||||
// y = [1, 3, 5]
|
||||
// ```
|
||||
//
|
||||
// This operation would return:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// out ==> [2, 4, 6]
|
||||
// idx ==> [1, 3, 5]
|
||||
// ```
|
||||
@ -1339,14 +1339,14 @@ func SqueezeSqueezeDims(value []int64) SqueezeAttr {
|
||||
//
|
||||
// For example:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
|
||||
// shape(squeeze(t)) ==> [2, 3]
|
||||
// ```
|
||||
//
|
||||
// Or, to remove specific size 1 dimensions:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
|
||||
// shape(squeeze(t, [2, 4])) ==> [1, 2, 3, 1]
|
||||
// ```
|
||||
@ -1461,7 +1461,7 @@ func Placeholder(scope *Scope, dtype tf.DataType, optional ...PlaceholderAttr) (
|
||||
//
|
||||
// For example:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # 't' is [[1, 2, 3], [4, 5, 6]].
|
||||
// # 'paddings' is [[1, 1]], [2, 2]].
|
||||
// # 'mode' is SYMMETRIC.
|
||||
@ -1545,7 +1545,7 @@ func BroadcastArgs(scope *Scope, s0 tf.Output, s1 tf.Output) (r0 tf.Output) {
|
||||
//
|
||||
// For example:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # 'input' tensor is [[True, False]
|
||||
// # [True, False]]
|
||||
// # 'input' has two true values, so output has two coordinates.
|
||||
@ -1762,7 +1762,7 @@ func ShapeN(scope *Scope, input []tf.Output, optional ...ShapeNAttr) (output []t
|
||||
//
|
||||
// For example:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # tensor 't' is [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
|
||||
// # tensor 't' has shape [9]
|
||||
// reshape(t, [3, 3]) ==> [[1, 2, 3],
|
||||
@ -2187,7 +2187,7 @@ func MatrixSetDiag(scope *Scope, input tf.Output, diagonal tf.Output) (output tf
|
||||
//
|
||||
// For example:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # 'input' is [[1, 0, 0, 0]
|
||||
// [0, 2, 0, 0]
|
||||
// [0, 0, 3, 0]
|
||||
@ -2383,7 +2383,7 @@ func Split(scope *Scope, split_dim tf.Output, value tf.Output, num_split int64)
|
||||
//
|
||||
// For example:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # 'x' is [2, 2, 7]
|
||||
// # 'y' is [2, 3, 7]
|
||||
// # 'z' is [2, 5, 7]
|
||||
@ -2452,7 +2452,7 @@ func Concat(scope *Scope, concat_dim tf.Output, values []tf.Output) (output tf.O
|
||||
//
|
||||
// For example:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # 'x' is [[1, 4]]
|
||||
// # 'y' is [[2, 5]]
|
||||
// # 'z' is [[3, 6]]
|
||||
@ -2587,7 +2587,7 @@ func UniqueOutIdx(value tf.DataType) UniqueAttr {
|
||||
//
|
||||
// For example:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # tensor 'x' is [1, 1, 2, 4, 4, 4, 7, 8, 8]
|
||||
// y, idx = unique(x)
|
||||
// y ==> [1, 2, 4, 7, 8]
|
||||
@ -3067,14 +3067,14 @@ func ControlTrigger(scope *Scope) (o *tf.Operation) {
|
||||
//
|
||||
// For example, given this input of shape `[1, 2, 2, 1]`, and block_size of 2:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1], [2]],
|
||||
// [[3], [4]]]]
|
||||
// ```
|
||||
//
|
||||
// This operation will output a tensor of shape `[1, 1, 1, 4]`:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// [[[[1, 2, 3, 4]]]]
|
||||
// ```
|
||||
//
|
||||
@ -3085,7 +3085,7 @@ func ControlTrigger(scope *Scope) (o *tf.Operation) {
|
||||
//
|
||||
// For an input tensor with larger depth, here of shape `[1, 2, 2, 3]`, e.g.
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
|
||||
// [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
|
||||
// ```
|
||||
@ -3093,13 +3093,13 @@ func ControlTrigger(scope *Scope) (o *tf.Operation) {
|
||||
// This operation, for block_size of 2, will return the following tensor of shape
|
||||
// `[1, 1, 1, 12]`
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// [[[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]]]]
|
||||
// ```
|
||||
//
|
||||
// Similarly, for the following input of shape `[1 4 4 1]`, and a block size of 2:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1], [2], [5], [6]],
|
||||
// [[3], [4], [7], [8]],
|
||||
// [[9], [10], [13], [14]],
|
||||
@ -3108,7 +3108,7 @@ func ControlTrigger(scope *Scope) (o *tf.Operation) {
|
||||
//
|
||||
// the operator will return the following tensor of shape `[1 2 2 4]`:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1, 2, 3, 4],
|
||||
// [5, 6, 7, 8]],
|
||||
// [[9, 10, 11, 12],
|
||||
@ -3852,7 +3852,7 @@ func TensorArraySplitV3(scope *Scope, handle tf.Output, value tf.Output, lengths
|
||||
//
|
||||
// For example:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # 'diagonal' is [1, 2, 3, 4]
|
||||
// tf.diag(diagonal) ==> [[1, 0, 0, 0]
|
||||
// [0, 2, 0, 0]
|
||||
@ -4087,7 +4087,7 @@ func TensorArrayConcatV2(scope *Scope, handle tf.Output, flow_in tf.Output, dtyp
|
||||
//
|
||||
// For example:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # 'input' is [[[1, 0, 0, 0]
|
||||
// [0, 2, 0, 0]
|
||||
// [0, 0, 3, 0]
|
||||
@ -4788,7 +4788,7 @@ func StridedSliceShrinkAxisMask(value int64) StridedSliceAttr {
|
||||
// particular,
|
||||
// `foo[1, 2:4, None, ..., :-3:-1, :]` will be encoded as
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// begin = [1, 2, x, x, 0, x] # x denotes don't care (usually 0)
|
||||
// end = [2, 4, x, x, -3, x]
|
||||
// strides = [1, 1, x, x, -1, 1]
|
||||
@ -6014,7 +6014,7 @@ func ReverseSequenceBatchDim(value int64) ReverseSequenceAttr {
|
||||
//
|
||||
// For example:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # Given this:
|
||||
// batch_dim = 0
|
||||
// seq_dim = 1
|
||||
@ -6036,7 +6036,7 @@ func ReverseSequenceBatchDim(value int64) ReverseSequenceAttr {
|
||||
//
|
||||
// In contrast, if:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # Given this:
|
||||
// batch_dim = 2
|
||||
// seq_dim = 0
|
||||
@ -6916,7 +6916,7 @@ func SaveSlices(scope *Scope, filename tf.Output, tensor_names tf.Output, shapes
|
||||
//
|
||||
// For example:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # 't' is [[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]]
|
||||
// # shape of tensor 't' is [2, 2, 3]
|
||||
// rank(t) ==> 3
|
||||
@ -7126,7 +7126,7 @@ func Acos(scope *Scope, x tf.Output) (y tf.Output) {
|
||||
//
|
||||
// For example:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # if 'input' is [[ 0, 1, 2, 3]
|
||||
// [-1, 0, 1, 2]
|
||||
// [-2, -1, 0, 1]
|
||||
@ -7145,7 +7145,7 @@ func Acos(scope *Scope, x tf.Output) (y tf.Output) {
|
||||
//
|
||||
// Useful special cases:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// tf.matrix_band_part(input, 0, -1) ==> Upper triangular part.
|
||||
// tf.matrix_band_part(input, -1, 0) ==> Lower triangular part.
|
||||
// tf.matrix_band_part(input, 0, 0) ==> Diagonal.
|
||||
@ -9933,7 +9933,7 @@ func PackAxis(value int64) PackAttr {
|
||||
//
|
||||
// For example:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # 'x' is [1, 4]
|
||||
// # 'y' is [2, 5]
|
||||
// # 'z' is [3, 6]
|
||||
@ -10166,7 +10166,7 @@ func WriteFile(scope *Scope, filename tf.Output, contents tf.Output) (o *tf.Oper
|
||||
//
|
||||
// For example:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # tensor 't' is [[[[ 0, 1, 2, 3],
|
||||
// # [ 4, 5, 6, 7],
|
||||
// # [ 8, 9, 10, 11]],
|
||||
@ -10638,7 +10638,7 @@ func SizeOutType(value tf.DataType) SizeAttr {
|
||||
//
|
||||
// For example:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # 't' is [[[1, 1,, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]]]
|
||||
// size(t) ==> 12
|
||||
// ```
|
||||
@ -10820,7 +10820,7 @@ func FFT2D(scope *Scope, input tf.Output) (output tf.Output) {
|
||||
//
|
||||
// For example:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # Output tensor has shape [2, 3].
|
||||
// fill([2, 3], 9) ==> [[9, 9, 9]
|
||||
// [9, 9, 9]]
|
||||
@ -11617,7 +11617,7 @@ func SparseAdd(scope *Scope, a_indices tf.Output, a_values tf.Output, a_shape tf
|
||||
//
|
||||
// For example:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # 't' is [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]].
|
||||
// # 'paddings' is [[0, 1]], [0, 1]].
|
||||
// # 'mode' is SYMMETRIC.
|
||||
@ -11662,7 +11662,7 @@ func MirrorPadGrad(scope *Scope, input tf.Output, paddings tf.Output, mode strin
|
||||
//
|
||||
// For example:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # tensor `x` is [3, 4, 0, 2, 1]
|
||||
// invert_permutation(x) ==> [2, 4, 3, 0, 1]
|
||||
// ```
|
||||
@ -11698,7 +11698,7 @@ func InvertPermutation(scope *Scope, x tf.Output) (y tf.Output) {
|
||||
//
|
||||
// For example:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # tensor 't' is [[[[ 0, 1, 2, 3],
|
||||
// # [ 4, 5, 6, 7],
|
||||
// # [ 8, 9, 10, 11]],
|
||||
@ -13533,7 +13533,7 @@ func LogicalNot(scope *Scope, x tf.Output) (y tf.Output) {
|
||||
//
|
||||
// For example:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # 't' is [[1, 1], [2, 2]]
|
||||
// # 'paddings' is [[1, 1], [2, 2]]
|
||||
// # rank of 't' is 2
|
||||
@ -15420,7 +15420,7 @@ func UniqueWithCountsOutIdx(value tf.DataType) UniqueWithCountsAttr {
|
||||
//
|
||||
// For example:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # tensor 'x' is [1, 1, 2, 4, 4, 4, 7, 8, 8]
|
||||
// y, idx, count = unique_with_counts(x)
|
||||
// y ==> [1, 2, 4, 7, 8]
|
||||
@ -15728,7 +15728,7 @@ func NotEqual(scope *Scope, x tf.Output, y tf.Output) (z tf.Output) {
|
||||
//
|
||||
// For example:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # 'diagonal' is [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]
|
||||
//
|
||||
// and diagonal.shape = (2, 4)
|
||||
@ -16704,7 +16704,7 @@ func Sqrt(scope *Scope, x tf.Output) (y tf.Output) {
|
||||
//
|
||||
// Other examples:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # 't' is a tensor of shape [2]
|
||||
// shape(expand_dims(t, 0)) ==> [1, 2]
|
||||
// shape(expand_dims(t, 1)) ==> [2, 1]
|
||||
@ -17478,32 +17478,32 @@ func Tan(scope *Scope, x tf.Output) (y tf.Output) {
|
||||
//
|
||||
// (1) For the following input of shape `[4, 1, 1, 1]` and block_size of 2:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// [[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
|
||||
// ```
|
||||
//
|
||||
// The output tensor has shape `[1, 2, 2, 1]` and value:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
|
||||
// ```
|
||||
//
|
||||
// (2) For the following input of shape `[4, 1, 1, 3]` and block_size of 2:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// [[[1, 2, 3]], [[4, 5, 6]], [[7, 8, 9]], [[10, 11, 12]]]
|
||||
// ```
|
||||
//
|
||||
// The output tensor has shape `[1, 2, 2, 3]` and value:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
|
||||
// [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
|
||||
// ```
|
||||
//
|
||||
// (3) For the following input of shape `[4, 2, 2, 1]` and block_size of 2:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]],
|
||||
// [[[2], [4]], [[10], [12]]],
|
||||
// [[[5], [7]], [[13], [15]]],
|
||||
@ -17512,7 +17512,7 @@ func Tan(scope *Scope, x tf.Output) (y tf.Output) {
|
||||
//
|
||||
// The output tensor has shape `[1, 4, 4, 1]` and value:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[1], [2], [3], [4]],
|
||||
// [[5], [6], [7], [8]],
|
||||
// [[9], [10], [11], [12]],
|
||||
@ -17521,14 +17521,14 @@ func Tan(scope *Scope, x tf.Output) (y tf.Output) {
|
||||
//
|
||||
// (4) For the following input of shape `[8, 1, 2, 1]` and block_size of 2:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1], [3]]], [[[9], [11]]], [[[2], [4]]], [[[10], [12]]],
|
||||
// [[[5], [7]]], [[[13], [15]]], [[[6], [8]]], [[[14], [16]]]]
|
||||
// ```
|
||||
//
|
||||
// The output tensor has shape `[2, 2, 4, 1]` and value:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// x = [[[[1], [3]], [[5], [7]]],
|
||||
// [[[2], [4]], [[10], [12]]],
|
||||
// [[[5], [7]], [[13], [15]]],
|
||||
@ -20468,7 +20468,7 @@ func ShapeOutType(value tf.DataType) ShapeAttr {
|
||||
//
|
||||
// For example:
|
||||
//
|
||||
// ```prettyprint
|
||||
// ```
|
||||
// # 't' is [[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]]
|
||||
// shape(t) ==> [2, 2, 3]
|
||||
// ```
|
||||
|
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