Список функций с поддержкой dlarray

Список функций с `dlarray` Поддержка

Функции набора инструментов для глубокого обучения с помощью `dlarray` Поддержка

В этих таблицах перечислены и кратко описаны функции Deep Learning Toolbox™, которые работают с dlarray объекты.

Операции глубокого обучения

Функция	Описание
`avgpool`	Операция среднего объединения выполняет понижающую дискретизацию путем разделения входных данных на области объединения и вычисления среднего значения каждой области.
`batchnorm`	Операция пакетной нормализации нормализует входные данные по всем наблюдениям для каждого канала независимо. Для ускорения обучения сверточной нейронной сети и снижения чувствительности к инициализации сети используйте пакетную нормализацию между сверткой и нелинейными операциями, такими как `relu`.
`crossentropy`	Операция перекрестной энтропии вычисляет потери перекрестной энтропии между предсказаниями сети и целевыми значениями для задач классификации с одной и несколькими метками.
`crosschannelnorm`	Операция нормализации кросс-канала использует локальные ответы в различных каналах для нормализации каждой активации. Кросс-канальная нормализация обычно следует за `relu` операция. Кросс-канальная нормализация также известна как локальная нормализация ответа.
`ctc`	Операция CTC вычисляет потери временной классификации соединения (CTC) между неориентированными последовательностями.
`dlconv`	Операция свертки применяет скользящие фильтры к входным данным. Используйте `dlconv` функция для свертки глубокого обучения, свертки с группировкой и свертки с разделением по каналам.
`dltranspconv`	Транспонированная операция свертки увеличивает число карт элементов.
`embed`	Операция встраивания преобразует числовые индексы в числовые векторы, где индексы соответствуют дискретным данным. Встраивание используется для отображения дискретных данных, таких как категориальные значения или слова, в числовые векторы.
`fullyconnect`	Операция полного соединения умножает входной сигнал на весовую матрицу и затем добавляет вектор смещения.
`groupnorm`	Операция групповой нормализации нормализует входные данные по сгруппированным подмножествам каналов для каждого наблюдения независимо. Для ускорения обучения сверточной нейронной сети и снижения чувствительности к инициализации сети используйте групповую нормализацию между сверткой и нелинейными операциями, такими как `relu`.
`gru`	Работа стробируемого повторяющегося блока (ГРУ) позволяет сети узнать зависимости между временными шагами во временных рядах и данными последовательности.
`huber`	Операция Huber вычисляет потери Huber между предсказаниями сети и целевыми значениями для задач регрессии. Когда `'TransitionPoint'` опция 1, это также известно как плавная потеря _L1.
`instancenorm`	Операция нормализации экземпляра нормализует входные данные по каждому каналу для каждого наблюдения независимо. Чтобы улучшить сходимость тренировки сверточной нейронной сети и снизить чувствительность к гиперпараметрам сети, используйте нормализацию экземпляра между сверткой и нелинейными операциями, такими как `relu`.
`layernorm`	Операция нормализации уровня нормализует входные данные по всем каналам для каждого наблюдения независимо. Чтобы ускорить обучение повторяющихся и многослойных нейронных сетей перцептрона и снизить чувствительность к инициализации сети, используйте нормализацию уровня после обучаемых операций, таких как LSTM, и полностью соединяйте операции.
`leakyrelu`	Операция активации выпрямленного линейного блока с утечкой (ReLU) выполняет нелинейную пороговую операцию, где любое входное значение меньше нуля умножается на фиксированный масштабный коэффициент.
`lstm`	Длительная кратковременная память (LSTM) позволяет сети узнать долгосрочные зависимости между временными шагами во временных рядах и данными последовательности.
`maxpool`	Операция максимального объединения в пул выполняет понижающую дискретизацию путем разделения входных данных на области объединения и вычисления максимального значения каждой области.
`maxunpool`	Операция максимальной распаковки распаковывает выходные данные операции максимальной распаковки путем увеличения дискретизации и заполнения нулями.
`mse`	Операция вычисления среднеквадратичной ошибки вычисляет среднеквадратичную потерю ошибки между предсказаниями сети и целевыми значениями для задач регрессии.
`onehotdecode`	Операция однократного декодирования декодирует векторы вероятности, такие как выходные данные сети классификации, в метки классификации. Вход `A` может быть `dlarray`. Если `A` форматируется, функция игнорирует формат данных.
`relu`	Операция активации выпрямленного линейного блока (ReLU) выполняет нелинейную пороговую операцию, где любое входное значение меньше нуля устанавливается равным нулю.
`sigmoid`	Операция активации сигмоида применяет сигмоидальную функцию к входным данным.
`softmax`	Операция активации softmax применяет функцию softmax к размерности канала входных данных.

`dlarray`- Специфические функции

Функция	Описание
`dims`	Эта функция возвращает формат данных `dlarray`.
`dlfeval`	Эта функция вычисляет `dlarray` функция с использованием автоматического дифференцирования.
`dlgradient`	Эта функция вычисляет градиенты с помощью автоматического дифференцирования.
`extractdata`	Эта функция извлекает данные из `dlarray`.
`finddim`	Эта функция находит индексы `dlarray` размеры с заданной меткой размера.
`stripdims`	Эта функция удаляет формат данных из `dlarray`.

Доменные функции с `dlarray` Поддержка

В этих таблицах перечислены и кратко описаны специфичные для домена функции, которые работают с dlarray объекты.

Компьютерное зрение

Функция	Описание
`generalizedDice`(Панель инструментов компьютерного зрения)	Измерение сходства между двумя `dlarray` объекты, представляющие сегментированные изображения, с использованием обобщенной метрики Dice, учитывающей взвешивание класса.

Обработка изображений

Функция	Описание
`depthToSpace`(Панель инструментов обработки изображений)	Перестроить `dlarray` данные из размера глубины в пространственные блоки.
`dlresize`(Панель инструментов обработки изображений)	Изменение размеров пространственных размеров `dlarray`.
`multissim`(Панель инструментов обработки изображений)	Измерение сходства между двумя `dlarray` объекты, представляющие 2-D изображения, используя метрику многомасштабного структурного подобия (MS-SSIM).
`multissim3`(Панель инструментов обработки изображений)	Измерение сходства между двумя `dlarray` объекты, представляющие 3-D изображения, используя метрику 3-D MS-SSIM.
`psnr`(Панель инструментов обработки изображений)	Измерение сходства между двумя `dlarray` объекты, которые представляют изображения, используя метрику пикового отношения сигнал/шум (PSNR).
`spaceToDepth`(Панель инструментов обработки изображений)	Перегруппировка пространственных блоков `dlarray` данные в измерение глубины.

Обработка сигналов

Функция	Описание
`dlstft`(Панель инструментов обработки сигналов)	Вычислите кратковременное преобразование Фурье.

Функции MATLAB с `dlarray` Поддержка

Многие функции MATLAB ® работают наdlarray объекты. В этих таблицах перечислены примечания по использованию и ограничения для этих функций при использовании dlarray аргументы.

Унарные элементные функции

Функция	Примечания и ограничения
`abs`	Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и входной `dlarray`.
`acos`	Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и входной `dlarray`. Поскольку `dlarray` не поддерживает комплексные числа, каждый элемент x на входе `dlarray` должен иметь ∣x∣ ≤ 1.
`acosh`	Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и входной `dlarray`. Поскольку `dlarray` не поддерживает комплексные числа, каждый элемент x на входе `dlarray` должно иметь x ≥ 1.
`acot`	Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и входной `dlarray`.
`acsc`	Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и входной `dlarray`. Поскольку `dlarray` не поддерживает комплексные числа, каждый элемент x на входе `dlarray` должен иметь ∣x∣ ≥ 1.
`asec`
`asin`	Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и входной `dlarray`. Поскольку `dlarray` не поддерживает комплексные числа, каждый элемент x на входе `dlarray` должен иметь ∣x∣ ≤ 1.
`asinh`	Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и входной `dlarray`.
`atan`
`atan2`
`atanh`	Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и входной `dlarray`. Поскольку `dlarray` не поддерживает комплексные числа, каждый элемент x на входе `dlarray` должен иметь ∣x∣ ≤ 1.
`cos`	Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и входной `dlarray`.
`cosh`
`cot`
`csc`
`exp`
`log`	Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и входной `dlarray`. Поскольку `dlarray` не поддерживает комплексные числа, вход `dlarray` должны иметь неотрицательные значения.
`sec`	Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и входной `dlarray`.
`sign`
`sin`
`sinh`
`sqrt`	Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и входной `dlarray`. Поскольку `dlarray` не поддерживает комплексные числа, вход `dlarray` должны иметь неотрицательные значения.
`tan`	Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и входной `dlarray`.
`tanh`
`uminus`, `-`
`uplus`, `+`

Операторы на основе двоичных элементов

Функция	Примечания и ограничения
`minus`, `-`	Если два `dlarray` входные данные форматируются, затем выходные данные `dlarray` форматируется комбинацией обоих форматов данных. Функция использует неявное расширение для объединения входных данных. Дополнительные сведения см. в разделе Неявное расширение с форматами данных.
`plus`, `+`
`power`, `.^`	Если два `dlarray` входные данные форматируются, затем выходные данные `dlarray` форматируется комбинацией обоих форматов данных. Функция использует неявное расширение для объединения входных данных. Дополнительные сведения см. в разделе Неявное расширение с форматами данных. Поскольку `dlarray` не поддерживает комплексные номера, программное обеспечение генерирует ошибку, если какой-либо элемент вывода является комплексным.
`rdivide`, `./`	Если два `dlarray` входные данные форматируются, затем выходные данные `dlarray` форматируется комбинацией обоих форматов данных. Функция использует неявное расширение для объединения входных данных. Дополнительные сведения см. в разделе Неявное расширение с форматами данных.
`times`, `.*`

Функции сокращения

Функция	Примечания и ограничения
`mean`	Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и входной `dlarray`. `'omitnan'` параметр не поддерживается. Если вход `dlarray` находится на GPU, `'native'` параметр не поддерживается.
`prod`	Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и входной `dlarray`. `'omitnan'` параметр не поддерживается.
`sum`

Экстремальные функции

Функция	Примечания и ограничения
`ceil`	Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и входной `dlarray`.
`eps`	Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и входной `dlarray`. Использовать `eps(ones(‘like’, x))` получение скалярного значения epsilon на основе типа данных `dlarray` `x`.
`fix`	Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и входной `dlarray`.
`floor`	Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и входной `dlarray`.
`max`	При нахождении максимальных или минимальных элементов одного `dlarray`, выходные данные `dlarray` имеет тот же формат данных, что и входной `dlarray`. При нахождении максимальных или минимальных элементов между двумя отформатированными `dlarray` входы, выход `dlarray` имеет комбинацию обоих форматов данных. Функция использует неявное расширение для объединения входных данных. Дополнительные сведения см. в разделе Неявное расширение с форматами данных. Выходной аргумент индекса не отслеживается и не может использоваться с автоматическим дифференцированием. Дополнительные сведения см. в разделе Использование автоматической дифференциации в инструменте глубокого обучения.
`min`
`rescale`	Если первый вход `dlarray` `A` является неформатированным, все дополнительные входные данные должны быть неформатированными. Если первый вход `dlarray` `A` отформатирован, все дополнительные входы должны быть либо неформатированными скалярами, либо иметь форматы данных, которые являются подмножеством формата данных `A`. В этом случае каждое измерение должно быть одиночным или соответствовать длине соответствующего измерения `A`.
`round`	Только синтаксис `Y = round(X)` поддерживается. Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и входной `dlarray`.

Другие математические операции

Функция	Примечания и ограничения
`colon`, `:`	Поддерживаются следующие операции: `a:b` `a:b:c` Для получения информации об индексировании в `dlarray`, см. раздел Индексирование. Все входы должны быть реальными скалярами. Продукция `dlarray` является неформатированным.
`interp1`	Ввод точек выборки `x` должен быть конечным, возрастающим вектором без повторяющихся элементов. `method` должно быть `'linear'` или `'nearest'`. Кусочный полиномиальный синтаксис (`'pp'`) не поддерживается. Ввод только значений образцов `v` может быть отформатированным `dlarray`. Все остальные входные данные должны быть неформатированными. Если `v` является отформатированным `dlarray`, ввод точек запроса `xq` должен быть вектором и выводом `vq` имеет тот же формат данных, что и `v`.
`mrdivide`, `/`	Второе `dlarray` вход должен быть скаляром. Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и первый `dlarray` вход.
`mtimes`, `*`	Один вход может быть отформатированным `dlarray` только если другой вход является неформатированным скаляром. В этом случае выходные данные `dlarray` имеет тот же формат данных, что и форматированный `dlarray` вход. Умножение `dlarray` с не-`dlarray` разреженная матрица поддерживается только в том случае, если оба входа не скалярны.
`pagemtimes`	Один вход может быть отформатированным `dlarray` только когда другой ввод является неформатированным, со скалярными страницами. В этом случае выходные данные `dlarray` имеет тот же формат данных, что и форматированный `dlarray` вход.

Логические операции

Функция	Примечания и ограничения
`all`	Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и входной `dlarray`.
`and`, `&`	Если два `dlarray` входные данные форматируются, затем выходные данные `dlarray` форматируется комбинацией обоих форматов данных. Функция использует неявное расширение для объединения входных данных. Дополнительные сведения см. в разделе Неявное расширение с форматами данных.
`any`	Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и входной `dlarray`.
`eq`, `==`	Если два `dlarray` входные данные форматируются, затем выходные данные `dlarray` форматируется комбинацией обоих форматов данных. Функция использует неявное расширение для объединения входных данных. Дополнительные сведения см. в разделе Неявное расширение с форматами данных.
`ge`, `>=`
`gt`, `>`
`le`, `<=`
`lt`, `<`
`ne`, `~=`
`not`, `~`	Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и входной `dlarray`.
`or`, `\|`	Если два `dlarray` входные данные форматируются, затем выходные данные `dlarray` форматируется комбинацией обоих форматов данных. Функция использует неявное расширение для объединения входных данных. Дополнительные сведения см. в разделе Неявное расширение с форматами данных.
`xor`

Функции манипулирования размером

Функция Примечания и ограничения

Функция	Примечания и ограничения
`reshape`	Продукция `dlarray` является неформатированным, даже если вход `dlarray` отформатирован.
`squeeze`	Двумерный `dlarray` объекты не затрагиваются `squeeze`. Если вход `dlarray` форматируется, функция удаляет метки размеров, принадлежащие одиночным размерам. Если вход `dlarray` имеет более двух измерений и его третье и выше измерения являются одиночными, то функция отбрасывает эти измерения и их метки.

reshape

Продукция dlarray является неформатированным, даже если вход dlarray отформатирован.

squeeze

Двумерный dlarray объекты не затрагиваются squeeze. Если вход dlarray форматируется, функция удаляет метки размеров, принадлежащие одиночным размерам. Если вход dlarray имеет более двух измерений и его третье и выше измерения являются одиночными, то функция отбрасывает эти измерения и их метки.

Операции переноса

Функция	Примечания и ограничения
`ctranspose`, `'`	Если вход `dlarray` форматируется, то метки обоих измерений должны быть одинаковыми. Функция выполняет транспозицию неявно и транспонирует непосредственно, только если это необходимо для других операций.
`permute`	Если вход `dlarray` форматируется, то перестановка должна быть среди только тех измерений, которые имеют одинаковую метку. Функция выполняет перестановки неявно, а перестановки непосредственно только при необходимости для других операций.
`transpose`, `.'`	Если вход `dlarray` форматируется, то метки обоих измерений должны быть одинаковыми. Функция выполняет транспозицию неявно и транспонирует непосредственно, только если это необходимо для других операций.

Функции конкатенации

Функция	Примечания и ограничения
`cat`	`dlarray` входные данные должны иметь соответствующие форматы или быть неформатированными. Поддерживаются смешанные форматированные и неформатированные входные данные. При наличии `dlarray` входные данные форматируются, затем выходные данные `dlarray` имеет тот же формат данных.
`horzcat`
`vertcat`

Функции преобразования

Функция	Примечания и ограничения
`cast`	`cast(dlA,newdatatype)` копирует данные в `dlarray` `dlA` в `dlarray` базового типа данных `newdatatype`. `newdatatype` параметр должен быть `'double'`, `'single'`, или `'logical'`. Продукция `dlarray` имеет тот же формат данных, что и `dlA`. `cast(A,'like',Y)` возвращает массив того же типа, что и `Y`. Если `Y` является `dlarray`, то на выходе `dlarray` который имеет тот же базовый тип данных, что и `Y`. Если `Y` находится на GPU, затем выходной сигнал находится на GPU. Если оба `A` и `Y` являются `dlarray` объекты, затем выходные данные `dlarray` отформатирован с тем же форматом данных, что и входной `A`.
`double`	Выходные данные представляют собой `dlarray` который содержит данные типа `double`.
`gather`(Панель инструментов параллельных вычислений)	Поддерживаются следующие синтаксисы: `dlX = gather(dlA)` `[dlX,dlY,dlZ,...] = gather(dlA,dlB,dlC,...)` `gather(dlA)` возвращает `dlarray` содержит числовые или логические данные. Эта функция применяется `gather` к базовым данным в `dlarray` `dlA`. Если `dlA` находится на GPU, затем `dlX` находится в локальном рабочем пространстве, а не в графическом процессоре. Если `dlA` находится в локальном рабочем пространстве (не в графическом процессоре), затем `dlX` равно `dlA`. `gather(dlA,dlB,dlC,...)` собирает несколько массивов.
`gpuArray`(Панель инструментов параллельных вычислений)	Для этой функции требуется Toolbox™ параллельных вычислений. `gpuArray` возвращает `dlarray` содержащий `gpuArray`. Эта функция применяется `gpuArray` к базовым данным. Если вход `dlarray` находится в локальной рабочей области, затем его данные перемещаются в графический процессор и внутренне представляются как `gpuArray`. Если вход `dlarray` находится на GPU, затем выход `dlarray` равно входу `dlarray`.
`logical`	Выходные данные представляют собой `dlarray` который содержит данные типа `logical`.
`single`	Выходные данные представляют собой `dlarray` который содержит данные типа `single`.

Функции сравнения

Функция Примечания и ограничения

Функция	Примечания и ограничения
`isequal`	Синтаксис с более чем двумя входными аргументами не поддерживается. Два `dlarray` входные данные равны, если числовые данные, которые они представляют, равны, и если они оба отформатированы с одним и тем же форматом данных или неформатированы.
`isequaln`	Синтаксис с более чем двумя входными аргументами не поддерживается. Два `dlarray` входы равны, если числовые данные, которые они представляют, равны (обработка `NaN`s равно) и если они оба отформатированы с одинаковым форматом данных или неформатированы.

isequal

Синтаксис с более чем двумя входными аргументами не поддерживается.
Два dlarray входные данные равны, если числовые данные, которые они представляют, равны, и если они оба отформатированы с одним и тем же форматом данных или неформатированы.

isequaln

Синтаксис с более чем двумя входными аргументами не поддерживается.
Два dlarray входы равны, если числовые данные, которые они представляют, равны (обработка NaNs равно) и если они оба отформатированы с одинаковым форматом данных или неформатированы.

Функции идентификации типа данных и значений

Функция	Примечания и ограничения
`isdlarray`	Н/Д
`isfinite`	Программное обеспечение применяет функцию к базовым данным входа `dlarray`.
`isfloat`
(Панель `isgpuarray` инструментов параллельных вычислений)
`isinf`
`islogical`
`isnan`
`isnumeric`
`isreal`	Поскольку `dlarray` не поддерживает комплексные числа, эта функция всегда возвращает `true` для `dlarray` вход.
`isUnderlyingType`	Н/Д
`mustBeUnderlyingType`
`underlyingType`

Функции идентификации размера

Функция	Примечания и ограничения
`iscolumn`	Эта функция возвращает `true` для `dlarray` это вектор столбца, где каждое измерение, кроме первого, является одиночным. Например, 3 на 1 на 1 `dlarray` является вектором-столбцом.
`ismatrix`	Эта функция возвращает `true` для `dlarray` объекты только с двумя размерами и для `dlarray` где каждый размер, за исключением первых двух, является одиночным. Например, 3 на 4 на 1 `dlarray` является матрицей.
`isrow`	Эта функция возвращает `true` для `dlarray` это вектор строки, где каждое измерение, кроме второго, является одиночным. Например, 1 на 3 на 1 `dlarray` - вектор строки.
`isscalar`	Н/Д
`isvector`	Эта функция возвращает `true` для `dlarray` вектор строки или вектор столбца. Обратите внимание, что `isvector` не рассматривает 1 на 1 на 3 `dlarray` быть вектором.
`length`	Н/Д
`ndims`	Если вход `dlarray` `dlX` форматируется, затем `ndims(dlX)` возвращает количество меток размеров, даже если некоторые из помеченных размеров являются задними одиночными размерами.
`numel`	Н/Д
`size`	Если вход `dlarray` `dlX` форматируется, затем `size(dlX)` возвращает вектор длины, равный количеству меток размеров, даже если некоторые из помеченных размеров являются задними одиночными размерами.

Функции создателя

Функция	Примечания и ограничения
`false`	Только `'like'` синтаксис поддерживается для `dlarray`.
`inf`
`nan`
`ones`
`rand`
`randi`
`randn`
`true`
`zeros`

Строковые и символьные функции

Функция	Примечания и ограничения
`compose`	Н/Д
`fprintf`
`int2str`
`mat2str`
`num2str`
`sprintf`

Заметное поведение dlarray

Неявное расширение с форматами данных

Некоторые функции используют неявное расширение для объединения двух форматированных dlarray входные данные. Функция вводит маркированные синглтоновые размеры (размеры размера 1) во входы, при необходимости, для согласования их форматов. Функция вставляет одиночные размеры в конце каждого блока размеров с одной и той же меткой.

Чтобы увидеть пример этого поведения, введите следующий код.

X = ones(2,3,2);
dlX = dlarray(X,'SCB')
Y = 1:3;
dlY = dlarray(Y,'C')
dlZ = dlX.*dlY

dlX = 

  2(S) × 3(C) × 2(B) dlarray


(:,:,1) =

     1     1     1
     1     1     1


(:,:,2) =

     1     1     1
     1     1     1


dlY = 

  3(C) × 1(U) dlarray

     1
     2
     3


dlZ = 

  2(S) × 3(C) × 2(B) dlarray


(:,:,1) =

     1     2     3
     1     2     3


(:,:,2) =

     1     2     3
     1     2     3

В этом примере: dlZ(i,j,k) = dlX(i,j,k).*dlY(j) для индексов i, j, и k. Второе измерение dlZ (маркировка 'C') соответствует второму измерению dlX и первое измерение dlY.

В общем, формат одного dlarray ввод не обязательно должен быть подмножеством формата другого dlarray вход. Например, если dlX и dlY являются входными аргументами с dims(dlX) = 'SCB' и dims(dlY) = 'SSCT', то выход dlZ имеет dims(dlZ) = 'SSCBT'. 'S' размерность dlX сопоставляет с первым 'S' размерность dlY.

Поведение специального измерения «U»

'U' размерность dlarray отличается от других помеченных размеров тем, что демонстрирует стандартное поведение одиночного размера MATLAB. Вы можете придумать форматированный dlarray как имеющие бесконечно много 'U' размеры размера 1 после размеров, возвращаемых size.

Программное обеспечение отбрасывает 'U' если только размер не является несинглтоном или это один из первых двух размеров dlarray.

Чтобы увидеть пример этого поведения, введите следующий код.

X = ones(2,2);
dlX = dlarray(X,'SC')
dlX(:,:,2) = 2

dlX = 

  2(S) × 2(C) dlarray

     1     1
     1     1


dlX = 

  2(S) × 2(C) × 2(U) dlarray


(:,:,1) =

     1     1
     1     1


(:,:,2) =

     2     2
     2     2

В этом примере программное обеспечение расширяет форматированный двумерный dlarray к трехмерному dlarrayи маркирует третье измерение с помощью 'U' по умолчанию. Пример того, как 'U' измерение используется в неявном расширении, см. Неявное расширение с форматами данных.

Индексация

Индексирование с помощью dlarray поддерживается и демонстрирует следующие варианты поведения:

dlX(idx1,...,idxn) возвращает dlarray с тем же форматом данных, что и dlX если n больше или равно ndims(dlX). В противном случае возвращается неформатированный dlarray.
Если установить dlY(idx1,...,idxn) = dlX, то формат данных dlY сохраняется, хотя программное обеспечение может добавлять или удалять завершающие 'U' метки размеров. Формат данных dlX не оказывает влияния на эту операцию.
При удалении частей dlarray использование dlX(idx1,…,idxn) = [], то формат данных dlX сохраняется, если n больше или равно ndims(dlX). В противном случае dlX возвращается неформатированным.

Ошибка округления

При использовании функции с dlarray порядок операций в функции может изменяться на основе внутреннего порядка хранения dlarray. Это изменение может привести к различиям в порядке округления для двух dlarray объекты, которые в противном случае равны.

См. также

dlarray | dlfeval | dlgradient | dlnetwork

Документация

Список функций с `dlarray` Поддержка

Функции набора инструментов для глубокого обучения с помощью `dlarray` Поддержка

Операции глубокого обучения

`dlarray`- Специфические функции

Доменные функции с `dlarray` Поддержка

Компьютерное зрение

Обработка изображений

Обработка сигналов

Функции MATLAB с `dlarray` Поддержка

Унарные элементные функции

Операторы на основе двоичных элементов

Функции сокращения

Экстремальные функции

Другие математические операции

Логические операции

Функции манипулирования размером

Операции переноса

Функции конкатенации

Функции преобразования

Функции сравнения

Функции идентификации типа данных и значений

Функции идентификации размера

Функции создателя

Строковые и символьные функции

Заметное поведение dlarray

Неявное расширение с форматами данных

Поведение специального измерения «U»

Индексация

Ошибка округления

См. также

Связанные темы

Документация по инструментам для глубокого обучения

Поддержка

Документация

Список функций с dlarray Поддержка

Функции набора инструментов для глубокого обучения с помощью dlarray Поддержка

Операции глубокого обучения

dlarray- Специфические функции

Доменные функции с dlarray Поддержка

Компьютерное зрение

Обработка изображений

Обработка сигналов

Функции MATLAB с dlarray Поддержка

Унарные элементные функции

Операторы на основе двоичных элементов

Функции сокращения

Экстремальные функции

Другие математические операции

Логические операции

Функции манипулирования размером

Операции переноса

Функции конкатенации

Функции преобразования

Функции сравнения

Функции идентификации типа данных и значений

Функции идентификации размера

Функции создателя

Строковые и символьные функции

Заметное поведение dlarray

Неявное расширение с форматами данных

Поведение специального измерения «U»

Индексация

Ошибка округления

См. также

Связанные темы

Документация по инструментам для глубокого обучения

Поддержка

Список функций с `dlarray` Поддержка

Функции набора инструментов для глубокого обучения с помощью `dlarray` Поддержка

`dlarray`- Специфические функции

Доменные функции с `dlarray` Поддержка

Функции MATLAB с `dlarray` Поддержка