TF CARD (TransFlash memory card или micro-SD).

MicroSD съемные карты (миниатюрные Secure Digital флэш — память) первоначально были названы T-Flash или TF, аббревиатуры TransFlash. TransFlash и MicroSD карты функционально идентичны. SD – единственный тип карт памяти, в котором все данные шифруются.

Размеры модулей TransFlash (micro-SD) заметно меньше размеров карт mini-SD и RS-MMC (рис. 1), и составляют 15мм x 11мм x 1мм. Ориентированы эти носители прежде всего на использование в мобильных телефонах и смартфонах. Однако благодаря совместимости интерфейса с картами SD, миниатюрные карточки TransFlash могут быть считаны/записаны в любых устройствах, имеющих слот для установки карт SD (для этого, как и в случае с mini-SD, RS-MMC и MS Duo, понадобится соответствующий адаптер). Полной электрической совместимостью со стандартом SD карты формата TransFlash обязаны и второму своему названию – «micro-SD», которое применяется сейчас даже чаще, чем TF. Естественно, в формате micro-SD выпускаются как карты объемом 2 Гб и менее, соответствующие по свойствам и протоколу передачи данных требованиям формата SD, так и карты большей емкости (4 Гб и более), работающие по протоколу SDHC.

Существуют четыре поколения карт памяти данного формата, различающиеся возможным объёмом данных (совместимы сверху вниз):

SD 1.0 — от 8 МБ до 2 ГБ;

SD 1.1 — до 4 ГБ;

SDHC — до 32 ГБ;

SDXC — до 2 ТБ.

Рис. 1.

TF KARD  ащищены от статического электричества: им не страшны статические заряды, поскольку они выполнены в соответствии с нормами стандарта EMC IEC61000-4-2 (рис. 2).

 

Рис. 2.

Карты могут поддерживать различные сочетания следующих типов шин и режимов передачи. Режим шины SPI и однобитовый режим шин SD является обязательным для всех типов карт. Нумерация выводов для всех размеров карт SD и хост-устройств является одинаковой.

Режим шины SPI: Serial Peripheral Interface в основном используется в микроконтроллерах. Этот тип шины поддерживает только 3,3-вольтовой интерфейс. Это единственный тип шины, которые не требуют лицензии на хост.

Однобитовый режим шины SD: Отдельная шина для команды и каналов передачи данных.

Четырёхбитовый режим шины SD: Использует дополнительные контакты, переназначены некоторые контакты. Для карт UHS-I и UHS-II требуется именно этот режим.

Физический интерфейс включает в себя 9 контактов, за исключением того, что для карт miniSD добавлено два несвязанных контакта в центре и microSD карты не использует один из двух общих контактов.

Карты SDHC не совместимы с устройствами, изначально рассчитанными только на SD-карты. Ключевым нововведением для SDHC-карт, позволившим им превзойти объём в 4 ГБ, стало введение посекторной адресации (аналогично жёстким дискам), в то время как обычные SD-карты имеют побайтную адресацию (как оперативная память) и, соответственно, при 32-разрядном адресе могут иметь объём не более 4 ГБ.

Некоторые устройства (кардридеры, коммуникаторы и др.), рассчитанные на работу только с картами SD, после смены программного обеспечения могут «научиться» работать с SDHC, если аппаратная поддержка данных карт была предусмотрена производителем.

Также следует обращать внимание на версию реализации карты SD (SD 1.0 или SD 1.1). Если её планируется использовать в старом устройстве, поддерживающем карты памяти объёмом до 2 ГБ, убедитесь, что она выполнена в версии 1.0, а не 1.1, иначе будут возникать сбои при форматировании и при заполнении карты памяти информацией.

Cтандарт SDXC (Secure Digital eXtended Capacity), поддерживающий карты объёмом до 2 TБ. Карты памяти SDXC UHS-I (версия 3.01) совместимы с SDHC-устройствами.

Устройства с поддержкой SDXC обеспечивают поддержку карт предшествующих стандартов— SD и SDHC. Карты SDXC UHS-II (версия 4.0) с SDHC-устройствами не совместимы.

Что такое TF-карта? – GmodZ.

ru

Вы видели карту памяти с “TransFlash” напечатано на нем? Карты TF такие же, как карты microSD. Вы можете использовать их, чтобы получить больше места для хранения ваших устройств. Если вы используете гаджеты без отверстия для карты памяти microSD, есть способы максимально эффективно использовать карту TF.

В этом руководстве объясняется, как использовать TF-карты на нескольких устройствах.

Что такое TF-карта?

Когда они впервые появились в 2004 году, карты TransFlash (TF) позиционировались как самые маленькие в мире чипы памяти, не больше ногтя. Оригинальные карты TF трудно найти, но они служат той же цели, что и карты microSD. На самом деле все TF-карты, выпущенные после 2014 года, называются microSD. В оставшейся части этой статьи мы будем использовать более популярный термин «microSD». когда речь идет о картах TF. Оба используются одинаково и работают с одними и теми же устройствами, такими как динамики, планшеты, датчики GPS и дроны.

Что такое слот TF?

Слот TF — это, по сути, Открытие microSD. Как только карта войдет в слот, устройство обнаружит ее и будет использовать для сохранения таких данных, как видео, изображения и аудиофайлы.

Некоторые устройства, такие как компьютеры и iPhone, не имеют слота microSD. Они принимают только более крупные чипы SD. Адаптер — это инструмент, который увеличивает карту microSD, чтобы она могла поместиться в отверстие SD. Этот инструмент позволяет несовместимым устройствам считывать данные с карты microSD.

Что такое TF-карта для динамика?

Вы можете подключить динамик Bluetooth к телефону для потоковой передачи музыки, но некоторые динамики также принимают карты microSD. Чтобы использовать динамик с платой, выполните следующие действия:

1. Используйте свой ПК или ноутбук для переноса музыки на карту microSD. Используйте адаптер, если в вашем устройстве нет разъема для карты.
   
2. Убедитесь что песни отформатированы как файлы MP3. В противном случае в iTunes и проигрывателе Windows Media есть функции, которые позволяют пользователям конвертировать музыку.
   
3. Нажмите кнопку “Вкл./Выкл.” включите динамик.
4. Вставьте карту в слот microSD. Он расположен в нижней части большинства динамиков.
   
5. Динамик должно указывать, что он находится в «режиме карты».
   Если он все еще находится в «режиме Bluetooth»,” песни с карты не воспроизводятся. Включайте и выключайте устройство, пока оно не зарегистрирует карту. Либо попробуйте переустановить карту.
6. Динамик зарегистрирует музыку и воспроизведет ее автоматически.
7. Нажмите кнопку “V+” пропустить вперед. Нажмите “V-” чтобы вернуться к предыдущей песне.
8. Удерживайте кнопку “Воспроизведение/Пауза” кнопку, чтобы приостановить воспроизведение песни.
   

Что такое TF-карта для MP3 Игрок?

MP3-плееры поставляются с ограниченным объемом памяти. Устройство может хранить ограниченное количество музыкальных элементов. Использование карты microSD позволяет пользователям транслировать больше песен на свои устройства. Однако у большинства компьютеров и ноутбуков нет слота microSD.

Вместо этого вам потребуется использовать адаптер для установки карты в компьютер. Вот как использовать карту с MP3-плеером:

1. Поместите карту в адаптер и вставьте ее в компьютер или SD-карту raptor. слот. Слот находится на задней панели системы на многих новых компьютерах.
   
2. Нажмите кнопку “Пуск” на рабочем столе и откройте “Проводник”
   
3. Дважды нажмите на SD-карту.
   
4. Найдите раздел “Музыка” папка.
   
5. Откройте папку и перетащите песни, которые вы хотите перенести с компьютера или ноутбука.
   
6. После переноса музыки извлеките карту из компьютера.
   
7. Вставьте тележку в MP3-плеер.
   
8. Используйте меню проигрывателя для потоковой передачи файлов.

Что такое TF-карта для планшета?

Планшеты — практичные инструменты , но они обычно поставляются с ограниченным внутренним хранилищем. Карта microSD позволяет пользователям расширить объем памяти и сохранить больше аудио-, видео- и фотофайлов.

Устройства Android можно включать и выключать, когда вы увеличиваете объем памяти планшета. Вот как вставить карту в планшет Android:

1. Найдите слот для карты на вашем устройстве. Обычно он находится внизу планшета или сбоку.
   
2. Аккуратно откройте крышку слота ногтем. Он останется прикрепленным к планшету.
   
3. Держите карту так, чтобы отпечатанная часть была направлена ​​вверх. Маленький треугольник должен быть направлен к отверстию карты планшета.
   
4. Аккуратно вставьте карту в слот. Используйте ноготь, тонкий кусок пластика или скрепку, чтобы помочь себе. Когда карта будет правильно размещена, вы услышите щелчок.
   
5. Закройте отверстие крышкой слота.
   

Устройства iOS не поддерживают карты microSD, но адаптер позволит устройству прочитать карту. Затем пользователи iOS могут передавать видео и изображения с карты на свое устройство.

Чтобы вставить карту с адаптером в iPhone, выполните следующие действия:

Вставьте карту в адаптер.

1. Подключите адаптер к вашему iPhone.
   
2. Откроется приложение «Фотографии» на iPhone, в котором будет предложено импортировать файлы видео и изображений. с карты.
   
3. Если этого не произошло, запустите вручную приложение и коснитесь кнопки “Импорт” в нижней части интерфейса.
   

Адаптеры также позволяют iPad получать доступ к медиафайлам карты. Вот как использовать адаптер microSD на iPad:

1. Вставьте карту в адаптер.
   
2. Подключите адаптер к iPad.
   
3. Автомобиль активирует приложение «Фотографии». Устройство предложит вам импортировать видео и изображения с карты.
   
4. Если автоматический запрос не появится, откройте приложение “Фотографии” и выберите пункт “Импорт” кнопку для передачи файлов.
   

Что такое TF-карта для музыки?

Телефоны с поддержкой карт microSD позволяют пользователям транслировать больше музыки в автономном режиме. Карта позволяет сохранять внутреннюю память телефона для других необходимых файлов. Если карта находится внутри телефона, нет необходимости использовать адаптер. Подключив телефон к ПК или ноутбуку, вы сможете отправлять музыкальные файлы на карту.

1. Подключите телефон к компьютеру с помощью USB-кабеля.
   
2. Войдите на панель уведомлений через рабочий стол и выберите “Открыть папку для просмотра Файлы”.
   
3. Откройте папку карты microSD.
   
4. Перетащите песни с компьютера в новую папку microSD.
   
5. Вернитесь на панель уведомлений и выберите “Тип подключения USV”
   
6. Выберите “Извлечь” и отсоедините шнур от телефона.
   

У вас будет больше обширная музыкальная библиотека без использования встроенной памяти телефона.

Что такое TF-карта для Nintendo Switch

Консоли Nintendo совместимы только с картами microSD. Они не принимают вариант SD или miniSD. Карта с достаточным объемом памяти означает, что игрокам никогда не придется беспокоиться о том, сколько игр они смогут сыграть.

Вот как вставить карту microSD в консоль Nintendo Switch:

1. Выключите консоль и осторожно откройте подставку, чтобы открыть слот.
   
2. Убедитесь, что карта находится в правильном положении. Его этикетка должна быть отвернута от устройства.
   
3. Вставьте карту в отверстие и медленно нажимайте на нее, пока не услышите тихий звук щелчка.
   

Вы также должны знать, как удалить вставленную карту, когда переход на более мощный. Чтобы удалить его, выполните следующие действия:

1. Выключите устройство и осторожно поднимите подставку, чтобы найти слот для карты.
   
2. Нажмите на карту до щелчка, затем извлеките ее из отверстия .
   

Что такое TF-карта для дрона?

В таких гаджетах, как дроны, для записи данных используются карты microSD. Однако, прежде чем вы сможете вставить карту в дрон, вам необходимо отформатировать ее, чтобы дрон мог ее прочитать и использовать. Вот как это сделать:

1. Загрузите и запустите EaseUS Partition Master.
   
2. Выберите карту microSD.
   
3. Перейдите к разделу, который вы хотите отформатировать, и щелкните правой кнопкой мыши.
   
4. Нажмите кнопку “Формат” вариант.
   
5. Настройте метку раздела, файловую систему и размер вашего раздела.
   
6. Нажмите кнопку “ОК” на всплывающей вкладке.
   
7. Выберите “Выполнить операцию” на панели инструментов и нажмите “Применить” чтобы переформатировать карту.
   

Теперь карта должна быть совместима с вашим дроном.

Что такое TF-карта для видеорегистратора?

Видеорегистраторы — это полезные предохранительные устройства, которые записывают видео на карты памяти. Но прежде чем вы сможете максимально повысить безопасность своего автомобиля с помощью камеры, вам необходимо отформатировать карту microSD. После этого видеорегистратор распознает место в памяти и сохранит видео. Чтобы переформатировать карту, выполните следующие действия:

1. Загрузите и установите инструмент EaseUS Partition Master.
   
2. Выберите карту.
   
3. Щелкните правой кнопкой мыши раздел, который нужно изменить.
   
4. Выберите “Формат” вариант.
   
5. Установите для раздела новую метку, файловую систему и размер.
   
6. Нажмите кнопку “ ОК”
   
7. Нажмите “Выполнить операцию” на панели инструментов и выберите “Применить” переформатировать карту.
   

Видеорегистратор без проблем обработает отформатированная карта.

Заставьте TF-карты работать с любым устройством

Независимо от того, когда была произведена ваша TF-карта, она по-прежнему может поддерживать ваши устройства и обеспечивать дополнительное хранилище. Надеемся, что это руководство прояснило все недоразумения, связанные с картами TF, и показало, как максимально использовать их потенциал.

Вы когда-нибудь использовали карту TF? Если да, то на каком устройстве? Дайте нам знать в разделе комментариев ниже.

what is tf — Ответы ROS: Форум вопросов и ответов с открытым исходным кодом спросил

2017-09-07 06:47:48 -0600

moonspacedancer
113 ●9 ●13 ●18 http://Hedron. technology/

обновлено 2017-09-07 07:40:05 -0600

NEngelhard
3489 ●24 ●57 ●88

Привет, ребята, я в целом новичок в информатике в целом и сейчас изучаю ROS. наткнулся на несколько руководств по tf после прохождения руководств для начинающих. Я хочу использовать rososc, но это другая история, поскольку он не обновляется для кинетики и сережки, и я все еще пытаюсь понять, как заставить его работать на меня… во всяком случае,

-объясните, для чего используется tf, как если бы мне было 5 лет. -зачем мне использовать его при разработке роботов? -для какого типа приложений это полезно?

редактировать перетэг флаг оскорбительный закрыть слияние удалить

1 ответ

Сортировать по » самые старые новые самые популярные

ответил 2017-09-07 08:26:38 -0600

gvdhoorn
85114 ●278 ●1385 ●1041 http://cor. tudelft.nl/

обновлено 2017-09-07 09:07:31 -0600

На вопрос «что такое TF» довольно лаконично ответила его вики-страница:

tf2 — это второе поколение библиотеки преобразования, которая позволяет пользователю отслеживать несколько систем координат с течением времени. tf2 поддерживает взаимосвязь между кадрами координат в древовидной структуре, буферизованной во времени, и позволяет пользователю преобразовывать точки, векторы и т. д. между любыми двумя кадрами координат в любой желаемый момент времени.

И первый раздел — Что делает tf2? Почему я должен использовать tf2? — говорит следующее:

Роботизированная система обычно имеет множество трехмерных координатных фреймов, которые изменяются в течение раз , таких как мировая рама, базовая рама, рама захвата, рама головы и т. д. tf2 отслеживает все эти кадров с течением времени и позволяет вам задавать такие вопросы, как:

• Где был кадр головы по отношению к кадру мира 5 секунд назад?
• Какова поза объекта в моем захвате относительно моей базы?
• Каково текущее положение базового фрейма во фрейме карты?

tf2 может работать в распределенной системе . Это означает, что вся информация о системе координат робота доступна всем компонентам ROS на любом компьютере в системе. Tf2 может работать с центральным сервером, который содержит всю информацию о преобразовании, или вы можете сделать так, чтобы каждый компонент в вашей распределенной системе создавал свою собственную базу данных информации о преобразовании.

Я предполагаю, что вы уже читали это, но это было недостаточно ясно.

Если это так, было бы лучше, если бы вы прояснили, что неясно, и, возможно, мы сможем это объяснить.

---

Редактировать:

@gvdhoorn Я все это прочитал. Я спрашиваю еще более принципиально: что все эти «фреймы» должны делать с моим настоящим роботом в космосе и зачем мне нужно преобразовывать точки, векторы или что-то еще?

Правильно. Я не буду объяснять это слишком подробно, так как это будет не по теме этого сайта (мы ROS Ответы, а не robotics.stackexchange.com ).

Итак, почти все в робототехнике связано с , где вещи — либо по отношению к самому роботу, либо по отношению к другим вещам. Всякий раз, когда робот хочет взаимодействовать с реальным миром, ему необходимо знать, где находятся объекты, с которыми он хочет взаимодействовать.

Поскольку роботы в основном представляют собой компьютеры с датчиками и исполнительными механизмами, они хранят ссылки на объекты в виде координат с некоторой связанной семантикой. Эти координаты нужно будет обновлять всякий раз, когда движется робот или другие объекты.

И отслеживание всех этих координат и их обновление становится действительно сложной задачей, если вы выходите за рамки простого робота или роботизированного приложения: я работал над приложениями, которые отслеживали местоположение сотен объектов, обновляя их несколько раз в секунду. в течение нескольких часов и в большом объеме пространства.

Мы не хотим и не можем делать это вручную. И я также не хочу — и мы не должны — писать программное обеспечение, которое делает такие вещи для каждого нового робота, который у нас появляется… (подробнее)

редактироватьфлаг наступлениеудалить связь более

Ваш ответ

Пожалуйста, начните публиковать сообщения анонимно — ваша запись будет опубликована после того, как вы войдете в систему или создадите новую учетную запись.

Добавить ответ

Инструменты вопросов

3 подписчика

Похожие вопросы

tf.where | TensorFlow v2.11.0

Посмотреть исходный код на GitHub

Возвращает индексы ненулевых элементов или мультиплексов х и и .

Просмотр псевдонимов

Сравнить псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для подробнее.

tf.compat.v1.where_v2

 тс.где(
    условие, x=Нет, y=Нет, имя=Нет
)
 

Используется в блокнотах

Эта операция имеет два режима:

1. Возврат индексов ненулевых элементов — Только когда условие при условии, что результат равен int64 тензор, где каждая строка индекс ненулевого элемента условия . Форма результата [tf.math.count_nonzero(условие), tf.rank(условие)] .
2. Multiplex x и y — При наличии обоих x и y результат имеет вид x , y и условий транслируемых вместе. результат берется из x где условие не равно нулю или y , где условие равно нулю.

1. Вернуть индексы ненулевых элементов

Примечание: В этом режиме условие может иметь dtype bool или любое числовое значение тип.

Если x и y не указаны (оба значения None):

tf. где вернет ненулевые индексы условия , в виде двумерного тензора формы [n, d] , где n — количество ненулевые элементы в условии ( tf. count_nonzero(condition) ) и d количество осей состояние ( тс.ранг(состояние) ).

Индексы выводятся в порядке возрастания строк. Условие может иметь dtype из tf.bool или любой числовой dtype .

Здесь условие представляет собой 1-осевой логический тензор с 2 Истинные значений. Результат имеет вид [2,1]

 tf.where([True, False, False, True]).numpy()
  массив([[0], 
  [3]])  

Здесь условие представляет собой 2-осевой целочисленный тензор с 3 ненулевыми значениями. результат имеет вид [3, 2] .

 tf.where([[1, 0, 0], [1, 0, 1]]).numpy()
  массив([[0, 0], 
  [1, 0], 
  [1, 2]])  

Здесь условие — 3-осевой плавающий тензор с 5 ненулевыми значениями. Выход форма [5, 3] .

 float_tensor = [[[0.1, 0], [0, 2.2], [3.5, 1e6]],
  [[0, 0], [0, 0], [99, 0]]] 
  tf.where(float_tensor).numpy() 
  массив([[0, 0, 0], 
  [0, 1, 1], 
  [0, 2, 0], 
  [0, 2, 1], 
  [1, 2, 0]])  

Эти индексы совпадают с tf. sparse.SparseTensor использовал бы представлять тензор условия:

 sparse = tf.sparse.from_dense(float_tensor)
  разреженные.indices.numpy() 
  массив([[0, 0, 0], 
  [0, 1, 1], 
  [0, 2, 0], 
  [0, 2, 1], 
  [1, 2, 0]])  

Комплексное число считается ненулевым, если либо действительное, либо мнимое компонент не равен нулю:

 tf.where([complex(0.), complex(1.), 0+1j, 1+1j]).numpy()
  массив([[1], 
  [2], 
  [3]. 
 Если также указаны  x  и  y  (оба имеют значения, отличные от None), условие  
тензор действует как маска, которая выбирает, будут ли соответствующие
элемент/строка в выводе должны быть взяты из  x  (если элемент в
  состояние  равно  True  ) или  y  (если  False  ).  
 
 Форма результата формируется
вещание
вместе формы  при условии  ,  x  и  y  . 
 
 Когда все три входа имеют одинаковый размер, каждый из них обрабатывается поэлементно. 
 
 tf.where([Истина, Ложь, Ложь, Истина],
  [1, 2, 3, 4], 
  [100, 200, 300, 400]).numpy() 
  массив([ 1, 200, 300, 4], dtype=int32)  
 Существует два основных правила трансляции:
 Если у тензора меньше осей, чем у других, к тензору добавляются оси длины 1.
слева от формы.
 Оси с длиной-1 растягиваются, чтобы соответствовать соответствующим осям другого
тензоры.
 Вектор длины 1 растягивается, чтобы соответствовать другим векторам:
 tf. where([True, False, False, True], [1, 2, 3, 4], [100]).numpy()
  array([ 1, 100, 100, 4], dtype=int32)  
 Скаляр расширяется, чтобы соответствовать другим аргументам:
 tf.where([[True, False], [False, True]], [[1, 2], [3, 4]], 100).numpy()
  массив([[ 1, 100], [100, 4]], dtype=int32) 
  tf.where([[True, False], [False, True]], 1, 100).numpy() 
  array([[ 1, 100], [100, 1]], dtype=int32)  
 Скалярное  условие  возвращает полный тензор  x  или  y , с
применено вещание.
 tf.where(True, [1, 2, 3, 4], 100).numpy()
  массив([1, 2, 3, 4], dtype=int32) 
  tf. where(False, [1, 2, 3, 4], 100).numpy() 
  array([100, 100, 100, 100], dtype=int32)  
 Для нетривиального примера вещания здесь  условие  имеет вид  [3]  ,  x  имеет форму  [3,3]  , а  y  имеет форму  [3,1]  .
Вещание сначала расширяет форму  условия  до  [1,3]  . Финал
форма трансляции  [3,3]  .  состояние  выберет столбцы размером  x  и  y  .
Поскольку  и  имеют только один столбец, все столбцы из  и  будут идентичными.
 tf.where([Истина, Ложь, Истина],
  х=[[1, 2, 3], 
  [4, 5, 6], 
  [7, 8, 9]], 
  г=[[100], 
  [200], 
  [300]] 
  ).нумпи() 
  массив([[ 1, 100, 3], 
  [4, 200, 6], 
  [ 7, 300, 9]], dtype=int32)  
 Обратите внимание, что если градиент любой ветви  tf.where  генерирует
a  NaN  , то градиент всего  тс. где  будет  NaN  . Это
потому что расчет градиента для  тс, где  объединяет две ветви, для
причины производительности.
 Обходной путь заключается в использовании внутреннего  tf.where , чтобы убедиться, что функция
без асимптоты, и чтобы избежать вычисления значения, градиент которого равен  NaN  по
замена опасных входов безопасными входами.
 Вместо этого
 x = tf.constant(0., dtype=tf.float32)
  с tf.GradientTape() в качестве ленты: 
  лента.часы(х) 
  y = tf.where(x < 1., 0., 1. / x) 
  печать (лента. градиент (у, х)) 
  tf.Tensor(nan, shape=(), dtype=float32)  
 Хотя значения  1. / x  никогда не используются, его градиент равен  NaN , когда  х = 0  . Вместо этого мы должны охранять это еще  tf.where 
 x = tf.constant(0., dtype=tf.float32)
  с tf.GradientTape() в качестве ленты: 
  лента.часы(х) 
  safe_x = tf.where(tf.equal(x, 0.), 1., x) 
  y = tf.where(x < 1., 0., 1. / safe_x) 
  печать (лента. градиент (у, х)) 
  tf.Tensor(0.0, shape=(), dtype=float32)  
 См. также: 
  tf.sparse  — индексы, возвращаемые первой формой  tf.where  могут быть
полезно в  tf.sparse.SparseTensor  объектов.
  tf.gather_nd  ,  tf.scatter_nd  и связанные операции — Учитывая
список индексов, возвращенных из  tf.where   разброс  и  собирают семейство  операций можно использовать для извлечения значений или вставки значений в эти индексы.
  tf.strings.length  -  tf.string  не является допустимым типом для  состояние  . Вместо этого используйте длину строки.
  состояние 
  tf.Tensor  dtype bool или любого числового dtype.  состояние  должен иметь dtype  bool , когда предоставлены  x  и  y .
  х 
 Если предоставлен, Tensor того же типа, что и  y  , и имеет форму
транслируется с  условием  и  и  .
  и 
 Если предоставлен, Tensor того же типа, что и  x , и имеет форму
трансляция с  условием  и  x .
Добавить комментарий Отменить ответ
Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *
Комментарий *
Имя * 
Email * 
Сайт