Список Функций с Поддержкой dlarray

Список функций с `dlarray` Поддержка

Функции Deep Learning Toolbox с `dlarray` Поддержка

Эти таблицы приводят и кратко описывают функции Deep Learning Toolbox™, которые работают с dlarray объекты.

Операции глубокого обучения

Функция	Описание
`avgpool`	Средняя операция объединения выполняет субдискретизацию путем деления входа на объединение областей и вычисление среднего значения каждой области.
`batchnorm`	Операция нормализации партии. нормирует входные данные через все наблюдения для каждого канала независимо. Чтобы ускорить обучение сверточной нейронной сети и уменьшать чувствительность к сетевой инициализации, используйте нормализацию партии. между сверткой и нелинейными операциями такой как `relu`.
`crossentropy`	Перекрестная энтропийная операция вычисляет потерю перекрестной энтропии между сетевыми предсказаниями и целевыми значениями для задач классификации одно меток и мультиметок.
`crosschannelnorm`	Межканальная операция нормализации использует локальные ответы в различных каналах, чтобы нормировать каждую активацию. Межканальная нормализация обычно следует за a `relu` операция. Межканальная нормализация также известна как локальную нормализацию ответа.
`ctc`	Операция CTC вычисляет потерю ассоциативной временной классификации (CTC) между невыровненными последовательностями.
`dlconv`	Операция свертки применяет скользящие фильтры к входным данным. Используйте `dlconv` функция для свертки глубокого обучения, сгруппированной свертки и мудрой каналом отделимой свертки.
`dlode45`	Нейронная операция обыкновенного дифференциального уравнения (ODE) возвращает решение заданного ОДУ.
`dltranspconv`	Транспонированная операция свертки сверхдискретизировала карты функции.
`embed`	Встроить операция преобразует числовые индексы в числовые векторы, где индексы соответствуют дискретным данным. Используйте вложения, чтобы сопоставить дискретные данные, такие как категориальные значения или слова к числовым векторам.
`fullyconnect`	Полностью операция connect умножает вход на матрицу веса и затем добавляет вектор смещения.
`groupnorm`	Операция нормализации группы нормирует входные данные через сгруппированные подмножества каналов для каждого наблюдения независимо. Чтобы ускорить обучение сверточной нейронной сети и уменьшать чувствительность к сетевой инициализации, используйте нормализацию группы между сверткой и нелинейными операциями такой как `relu`.
`gru`	Операция закрытого текущего модуля (GRU) позволяет сети изучать зависимости между временными шагами в данных о последовательности и временных рядах.
`huber`	Операция Хубера вычисляет утрату Хубера между сетевыми предсказаниями и целевыми значениями для задач регрессии. Когда `'TransitionPoint'` опция равняется 1, это также известно как сглаженную потерю _L1.
`instancenorm`	Операция нормализации экземпляра нормирует входные данные через каждый канал для каждого наблюдения независимо. Чтобы улучшить сходимость обучения сверточная нейронная сеть и уменьшать чувствительность к сетевым гиперпараметрам, используйте нормализацию экземпляра между сверткой и нелинейными операциями такой как `relu`.
`l1loss`	Операция потерь _L1 вычисляет потерю _L1, данную сетевые предсказания и целевые значения. Когда `Reduction` опцией является `"sum"` и `NormalizationFactor` опцией является `"batch-size"`, вычисленное значение известно как среднюю абсолютную погрешность (MAE).
`l2loss`	Операция потерь _L2 вычисляет потерю _L2 (на основе нормы _L2 в квадрате) данный сетевые предсказания и целевые значения. Когда `Reduction` опцией является `"sum"` и `NormalizationFactor` опцией является `"batch-size"`, вычисленное значение известно как среднеквадратическую ошибку (MSE).
`layernorm`	Операция нормализации слоя нормирует входные данные через все каналы для каждого наблюдения независимо. Чтобы ускорить обучение текущих и многоуровневых perceptron нейронных сетей и уменьшать чувствительность к сетевой инициализации, используйте нормализацию слоя после learnable операций, таких как LSTM и полностью соедините операции.
`leakyrelu`	Текучий исправленный линейный модуль (ReLU), операция активации выполняет нелинейную пороговую операцию, где любое входное значение меньше, чем нуль умножается на фиксированный масштабный коэффициент.
`lstm`	Операция долгой краткосрочной памяти (LSTM) позволяет сети изучать долгосрочные зависимости между временными шагами в данных о последовательности и временных рядах.
`maxpool`	Максимальная операция объединения выполняет субдискретизацию путем деления входа на объединение областей и вычисление максимального значения каждой области.
`maxunpool`	Максимальная операция необъединения не объединяет выход максимальной операции объединения путем повышающей дискретизации и дополнения нулями.
`mse`	Половина операции среднеквадратической ошибки вычисляет половину потери среднеквадратической ошибки между сетевыми предсказаниями и целевыми значениями для задач регрессии.
`onehotdecode`	Одногорячая операция декодирования декодирует векторы вероятности, такие как выход сети классификации, в метки классификации. Вход `A` может быть `dlarray`. Если `A` отформатирован, функция игнорирует формат данных.
`relu`	Исправленный линейный модуль (ReLU), операция активации выполняет нелинейную пороговую операцию, где любое входное значение меньше, чем нуль обнуляется.
`sigmoid`	Сигмоидальная операция активации применяет сигмоидальную функцию к входным данным.
`softmax`	softmax операция активации применяет функцию softmax к размерности канала входных данных.

`dlarray`- Определенные Функции

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

Проблемно-ориентированные функции с `dlarray` Поддержка

Эти таблицы приводят и кратко описывают проблемно-ориентированные функции, которые работают с dlarray объекты.

Компьютерное зрение

Функция	Описание
`focalCrossEntropy` (Computer Vision Toolbox)	Вычислите фокальную потерю перекрестной энтропии между двумя `dlarray` объекты, которые представляют предсказанный и предназначаются для меток классификации.
`generalizedDice` (Computer Vision Toolbox)	Измерьте подобие между двумя `dlarray` объекты, которые представляют сегментированные изображения, с помощью обобщенной метрики Dice, которая составляет взвешивание класса.
`roialign` (Computer Vision Toolbox)	Выполните объединение ROI `dlarray` данные.

Обработка изображений

Функция	Описание
`depthToSpace` (Image Processing Toolbox)	Перестройте `dlarray` данные из размерности глубины в пространственные блоки.
`dlresize` (Image Processing Toolbox)	Измените размер пространственных размерностей `dlarray`.
`multissim` (Image Processing Toolbox)	Измерьте подобие между двумя `dlarray` объекты, которые представляют 2D изображения, с помощью многошкального структурного подобия (MS-SSIM) метрика.
`multissim3` (Image Processing Toolbox)	Измерьте подобие между двумя `dlarray` объекты, которые представляют 3-D изображения, с помощью 3-D метрики MS-SSIM.
`psnr` (Image Processing Toolbox)	Измерьте подобие между двумя `dlarray` объекты, которые представляют изображения с помощью метрики пикового отношения сигнал-шум (PSNR).
`spaceToDepth` (Image Processing Toolbox)	Перестройте пространственные блоки `dlarray` данные в размерность глубины.
`ssim` (Image Processing Toolbox)	Измерьте подобие между двумя `dlarray` объекты, которые представляют изображения с помощью структурного подобия (SSIM) метрика.

Обработка сигналов

Функция	Описание
`dlstft` (Signal Processing Toolbox)	Вычислите кратковременное преобразование Фурье.

Функции MATLAB с `dlarray` Поддержка

Многие MATLAB^® функции работают с dlarray объекты. Эти таблицы приводят указания и ограничения по применению для этих функций, когда вы используете dlarray аргументы.

Унарные поэлементные функции

Функция	Примечания и ограничения
`abs`	Выход `dlarray` имеет тот же формат данных как вход `dlarray`.
`acos`
`acosh`
`acot`
`acsc`
`angle`
`asec`
`asin`
`asinh`
`atan`
`atan2`
`atanh`
`conj`
`cos`
`cosh`
`cot`
`csc`
`exp`
`imag`
`log`
`real`
`reallog`
`realsqrt`
`sec`
`sign`
`sin`
`sinh`
`sqrt`
`tan`
`tanh`
`uminus`, `-`
`uplus`, `+`

Бинарные поэлементные операторы

Функция	Примечания и ограничения
`complex`	Для синтаксиса с одним входом, выхода `dlarray` имеет тот же формат данных как вход `dlarray` Для 2D входного синтаксиса, если `dlarray` входные параметры отформатированы, их форматы данных должны соответствовать.
`minus`, `-`	Если два `dlarray` входные параметры отформатированы, затем выход `dlarray` отформатирован с комбинацией обоих из их форматов данных. Функция использует неявное расширение, чтобы объединить входные параметры. Для получения дополнительной информации смотрите Неявное расширение с Форматами данных.
`plus`, `+`
`power`, `.^`
`rdivide`, `./`
`realpow`
`times`, `.*`

Функции сокращения

Функция	Примечания и ограничения
`mean`	Выход `dlarray` имеет тот же формат данных как вход `dlarray`. `'omitnan'` опция не поддерживается. Если вход `dlarray` находится на графическом процессоре, `'native'` опция не поддерживается.
`prod`	Выход `dlarray` имеет тот же формат данных как вход `dlarray`. `'omitnan'` опция не поддерживается.
`sum`

Функции Extrema

Функция	Примечания и ограничения
`ceil`	Выход `dlarray` имеет тот же формат данных как вход `dlarray`.
`eps`	Выход `dlarray` имеет тот же формат данных как вход `dlarray`. Используйте `eps(ones(‘like’, x))` получить скалярное значение эпсилона на основе типа данных `dlarray` `x`.
`fix`	Выход `dlarray` имеет тот же формат данных как вход `dlarray`.
`floor`	Выход `dlarray` имеет тот же формат данных как вход `dlarray`.
`max`	Когда вы находите максимальные или минимальные элементы одного `dlarray`, выход `dlarray` имеет тот же формат данных как вход `dlarray`. Когда вы находите, что максимальные или минимальные элементы между два отформатировали `dlarray` входные параметры, выход `dlarray` имеет комбинацию обоих из их форматов данных. Функция использует неявное расширение, чтобы объединить входные параметры. Для получения дополнительной информации смотрите Неявное расширение с Форматами данных. Выходной аргумент индекса не прослеживается и не может использоваться с автоматическим дифференцированием. Для получения дополнительной информации смотрите Использование Автоматическое Дифференцирование В Deep Learning Toolbox.
`min`
`rescale`	Если первый вход `dlarray` `A` восстанавливается после форматирования, все дополнительные входные параметры должны быть восстановлены после форматирования. Если первый вход `dlarray` `A` отформатирован, все дополнительные входные параметры должны или быть восстановленными после форматирования скалярами или иметь форматы данных, которые являются подмножеством формата данных `A`. В этом случае каждая размерность должна или быть одиночным элементом или совпадать с длиной соответствующей размерности `A`.
`round`	Только синтаксис `Y = round(X)` поддерживается. Выход `dlarray` имеет тот же формат данных как вход `dlarray`.

Преобразования Фурье

Функция Примечания и ограничения

fft Только бесформатные входные массивы поддерживаются.

Функция	Примечания и ограничения
`fft`	Только бесформатные входные массивы поддерживаются.
`ifft`	Только бесформатные входные массивы поддерживаются. Когда вы используете `'symmetric'` опция, `ifft` обрабатывает вход `Y` как точно симметричный. Если вы вычисляете производное использующее автоматическое дифференцирование, то производная также точно симметрична. Если `Y` несимметрично, затем функция и поведение градиента не могут соответствовать. Чтобы гарантировать эту функцию и соответствие поведения градиента для несимметричных входных параметров, явным образом симметрируйте `Y`.

ifft

Только бесформатные входные массивы поддерживаются.
Когда вы используете 'symmetric' опция, ifft обрабатывает вход Y как точно симметричный. Если вы вычисляете производное использующее автоматическое дифференцирование, то производная также точно симметрична. Если Y несимметрично, затем функция и поведение градиента не могут соответствовать. Чтобы гарантировать эту функцию и соответствие поведения градиента для несимметричных входных параметров, явным образом симметрируйте Y.

Другие математические операции

Функция	Примечания и ограничения
`colon`, `:`	Поддерживаемые операции: `a:b` `a:b:c` Для получения информации об индексации в `dlarray`, смотрите Индексацию. Все входные параметры должны быть действительными скалярами. Выход `dlarray` восстанавливается после форматирования.
`interp1`	Вход `x` точек выборки должен быть конечный, увеличивающийся вектор, не повторяя элементы. `method` должен быть `'linear'` или `'nearest'`. Синтаксис кусочного полинома (`'pp'`) не поддерживается. Только демонстрационный вход `v` значений может быть отформатированный `dlarray`. Все другие входные параметры должны быть восстановлены после форматирования. Если `v` отформатированный `dlarray`, вход `xq` точек запроса должен быть вектор и выход `vq` имеет тот же формат данных как `v`.
`mrdivide`, `/`	Второй `dlarray` введите должен быть скаляр. Выход `dlarray` имеет тот же формат данных как первый `dlarray` входной параметр.
`mtimes`, `*`	Одним входом может быть отформатированный `dlarray` только, когда другой вход является бесформатным скаляром. В этом случае, выход `dlarray` имеет тот же формат данных как отформатированный `dlarray` входной параметр. Умножение `dlarray` с non-`dlarray` разреженная матрица поддерживается только, когда оба входных параметров являются нескалярными.
`ode45`	Поддерживаемые синтаксисы: `[t,y] = ode45(odefun,tspan,y0)` `[t,y] = ode45(odefun,tspan,y0,options)` По крайней мере один из `y0` и `tspan` должен быть бесформатный `dlarray` объект. Если `tspan` `dlarray` объект, затем выход `t` бесформатный `dlarray` объект. Если `y0` `dlarray` объект, затем выход `y` бесформатный `dlarray` объект. Для `dlarray` введите, `ode45` функция не поддерживает `OutputFcn`, `Mass`, `NonNegative`, и `Events` опции. Для `dlarray` введите, `ode45` функция не поддерживает ускоряющее использование `dlaccelerate`. Совет Для нейронных рабочих процессов ОДУ использовать `dlode45`.
`pagemtimes`	Одним входом может быть отформатированный `dlarray` только, когда другой вход восстанавливается после форматирования со скалярными страницами. В этом случае, выход `dlarray` имеет тот же формат данных как отформатированный `dlarray` входной параметр.

Логические операции

Функция	Примечания и ограничения
`all`	Выход `dlarray` имеет тот же формат данных как вход `dlarray`.
`and`, `&`	Если два `dlarray` входные параметры отформатированы, затем выход `dlarray` отформатирован с комбинацией обоих из их форматов данных. Функция использует неявное расширение, чтобы объединить входные параметры. Для получения дополнительной информации смотрите Неявное расширение с Форматами данных.
`any`	Выход `dlarray` имеет тот же формат данных как вход `dlarray`.
`eq`, `==`	Если два `dlarray` входные параметры отформатированы, затем выход `dlarray` отформатирован с комбинацией обоих из их форматов данных. Функция использует неявное расширение, чтобы объединить входные параметры. Для получения дополнительной информации смотрите Неявное расширение с Форматами данных.
`ge`, `>=`
`gt`, `>`
`le`, `<=`
`lt`, `<`
`ne`, `~=`
`not`, `~`	Выход `dlarray` имеет тот же формат данных как вход `dlarray`.
`or`, `\|`	Если два `dlarray` входные параметры отформатированы, затем выход `dlarray` отформатирован с комбинацией обоих из их форматов данных. Функция использует неявное расширение, чтобы объединить входные параметры. Для получения дополнительной информации смотрите Неявное расширение с Форматами данных.
`xor`

Функции манипуляции с размерами

Функция Примечания и ограничения

Функция	Примечания и ограничения
`reshape`	Выход `dlarray` восстанавливается после форматирования, даже если вход `dlarray` отформатирован.
`squeeze`	Двумерный `dlarray` объекты незатронуты `squeeze`. Если вход `dlarray` отформатирован, функция удаляет метки размерности, принадлежащие одноэлементным размерностям. Если вход `dlarray` имеет больше чем две размерности и его треть, и выше размерностей одиночный элемент, затем функция отбрасывает эти размерности и их метки.

reshape

Выход dlarray восстанавливается после форматирования, даже если вход dlarray отформатирован.

squeeze

Двумерный dlarray объекты незатронуты squeeze. Если вход dlarray отформатирован, функция удаляет метки размерности, принадлежащие одноэлементным размерностям. Если вход dlarray имеет больше чем две размерности и его треть, и выше размерностей одиночный элемент, затем функция отбрасывает эти размерности и их метки.

Операции перемещения

Функция	Примечания и ограничения
`ctranspose`, `'`	Если вход `dlarray` отформатирован, затем метки обеих размерностей должны быть тем же самым. Функция выполняет перемещение неявно и транспонирует непосредственно только если необходимый для других операций.
`permute`	Если вход `dlarray` отформатирован, затем сочетание должно быть только среди тех размерностей, которые имеют ту же метку. Функция выполняет сочетания неявно и переставляет непосредственно только если необходимый для других операций.
`transpose`, `.'`	Если вход `dlarray` отформатирован, затем метки обеих размерностей должны быть тем же самым. Функция выполняет перемещение неявно и транспонирует непосредственно только если необходимый для других операций.

Функции конкатенации

Функция	Примечания и ограничения
`cat`	`dlarray` входные параметры должны иметь соответствие с форматами или быть восстановлены после форматирования. Смешанные отформатированные и восстановленные после форматирования входные параметры поддерживаются. Если любой `dlarray` входные параметры отформатированы, затем выход `dlarray` отформатирован с тем же форматом данных.
`horzcat`
`vertcat`

Функции преобразования

Функция	Примечания и ограничения
`cast`	`cast(dlA,newdatatype)` копирует данные в `dlarray` `dlA` в `dlarray` из базового типа данных `newdatatype`. `newdatatype` опцией должен быть `'double'единственный`, или `'logical'`. Выход `dlarray` отформатирован с тем же форматом данных как `dlA`. `cast(A,'like',Y)` возвращает массив того же типа как `Y`. Если `Y` `dlarray`, затем выходом является `dlarray` это имеет тот же базовый тип данных как `Y`. Если `Y` находится на графическом процессоре, затем выход находится на графическом процессоре. Если оба `A` и `Y` `dlarray` объекты, затем выход `dlarray` отформатирован с тем же форматом данных как вход `A`.
`double`	Выходом является `dlarray` это содержит данные типа `double`.
`gather` (Parallel Computing Toolbox)	Поддерживаемые синтаксисы: `dlX = gather(dlA)` `[dlX,dlY,dlZ,...] = gather(dlA,dlB,dlC,...)` `gather(dlA)` возвращает `dlarray` содержа числовые или логические данные. Эта функция применяется `gather` к базовым данным в `dlarray` `dlA`. Если `dlA` находится на графическом процессоре, затем `dlX` находится в локальной рабочей области, не на графическом процессоре. Если `dlA` находится в локальной рабочей области (не на графическом процессоре), затем `dlX` равно `dlA`. `gather(dlA,dlB,dlC,...)` собирает несколько массивов.
`gpuArray` (Parallel Computing Toolbox)	Эта функция требует Parallel Computing Toolbox™. `gpuArray` возвращает `dlarray` содержа `gpuArray`. Эта функция применяется `gpuArray` к базовым данным. Если вход `dlarray` находится в локальной рабочей области, затем ее данные перемещены в графический процессор и внутренне представлены как `gpuArray`. Если вход `dlarray` находится на графическом процессоре, затем выход `dlarray` равно входу `dlarray`.
`logical`	Выходом является `dlarray` это содержит данные типа `logical`.
`single`	Выходом является `dlarray` это содержит данные типа `single`.

Функции сравнения

Функция Примечания и ограничения

Функция	Примечания и ограничения
`isequal`	Синтаксис больше чем с двумя входными параметрами не поддерживается. Два `dlarray` входные параметры равны, если числовые данные, которые они представляют, равны и если они оба или отформатированы с тем же форматом данных или восстановлены после форматирования.
`isequaln`	Синтаксис больше чем с двумя входными параметрами не поддерживается. Два `dlarray` входные параметры равны, если числовые данные, которые они представляют, равны (обработка `NaN`s как равный) и если они оба или отформатированы с тем же форматом данных или восстановлены после форматирования.

isequal

Синтаксис больше чем с двумя входными параметрами не поддерживается.
Два dlarray входные параметры равны, если числовые данные, которые они представляют, равны и если они оба или отформатированы с тем же форматом данных или восстановлены после форматирования.

isequaln

Синтаксис больше чем с двумя входными параметрами не поддерживается.
Два dlarray входные параметры равны, если числовые данные, которые они представляют, равны (обработка NaNs как равный) и если они оба или отформатированы с тем же форматом данных или восстановлены после форматирования.

Тип данных и идентификационные функции значения

Функция	Примечания и ограничения
`isdlarray`	N/A
`isfinite`	Программное обеспечение применяет функцию к базовым данным входа `dlarray`.
`isfloat`
`isgpuarray` (Parallel Computing Toolbox)
`isinf`
`islogical`
`isnan`
`isnumeric`
`isreal`
`isUnderlyingType`	N/A
`mustBeUnderlyingType`
`underlyingType`
`validateattributes`	Если входной массив `A` отформатированный `dlarray`, его размерности переставлены, чтобы совпадать с порядком `"SCBTU"`. Валидация размера применяется после сочетания.

Идентификационные функции размера

Функция	Примечания и ограничения
`iscolumn`	Эта функция возвращает `true` для `dlarray` это - вектор-столбец, где каждая размерность кроме первого является одиночным элементом. Например, 3 `dlarray` 1 на 1 вектор-столбец.
`ismatrix`	Эта функция возвращает `true` для `dlarray` объекты только с двумя размерностями и для `dlarray` объекты, где каждая размерность кроме первых двух является одиночным элементом. Например, 3 4 1 `dlarray` матрица.
`isrow`	Эта функция возвращает `true` для `dlarray` это - вектор-строка, где каждая размерность кроме второго является одиночным элементом. Например, 1 `dlarray` 3 на 1 вектор-строка.
`isscalar`	N/A
`isvector`	Эта функция возвращает `true` для `dlarray` это - вектор-строка или вектор-столбец. Обратите внимание на то, что `isvector` не рассматривает 1 1 3 `dlarray` быть вектором.
`length`	N/A
`ndims`	Если вход `dlarray` `dlX` отформатирован, затем `ndims(dlX)` возвращает количество меток размерности, даже если некоторые помеченные размерности запаздывают одноэлементные размерности.
`numel`	N/A
`size`	Если вход `dlarray` `dlX` отформатирован, затем `size(dlX)` возвращает вектор из длины, равной количеству меток размерности, даже если некоторые помеченные размерности запаздывают одноэлементные размерности.

Функции создателя

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

Строка и символьные функции

Функция	Примечания и ограничения
`compose`	N/A
`fprintf`
`int2str`
`mat2str`
`num2str`
`sprintf`

Известные dlarray Поведения

Неявное расширение с форматами данных

Некоторые функции используют неявное расширение, чтобы объединиться два, отформатировал dlarray входные параметры. Функция вводит помеченные одноэлементные размерности (размерности размера 1) во входные параметры, по мере необходимости, чтобы заставить их форматы соответствовать. Функция вставляет одноэлементные размерности в конце каждого блока размерностей с той же меткой.

Чтобы видеть 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 iJ, и k. Второе измерение dlZ (пометил 'C') соответствует второму измерению dlX и первая размерность dlY.

В общем случае формат одного dlarray введите не должно быть подмножество формата другого dlarray входной параметр. Например, если dlX и dlY входные параметры с dims(dlX) = 'SCB' и dims(dlY) = 'SSCT', затем выход dlZ имеет dims(dlZ) = 'SSCBT'. 'S' размерность dlX карты к первому 'S' размерность dlY.

Специальное поведение размерности 'U'

'U' размерность dlarray ведет себя по-другому по сравнению с другими помеченными размерностями, в которых это предоставляет стандартное одноэлементное поведение размерности MATLAB. Можно думать об отформатированном dlarray как имеющий бесконечно многих 'U' размерности размера 1 после размерностей, возвращенных size.

Программное обеспечение отбрасывает 'U' пометьте, если размерность не является неодиночным элементом, или это - одна из первых двух размерностей dlarray.

Чтобы видеть 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 отформатированный двумерный dlarray к 3D dlarray, и помечает третью размерность 'U' по умолчанию. Для примера как 'U' размерность используется в неявном расширении, смотрите Неявное расширение с Форматами данных.

Индексация

Индексация с dlarray поддерживается и предоставляет следующие поведения:

dlX(idx1,...,idxn) возвращает dlarray с тем же форматом данных как dlX если n больше или равен ndims(dlX). В противном случае это возвращает бесформатный dlarray.
Если вы устанавливаете dlY(idx1,...,idxn) = dlX, затем формат данных dlY сохраняется, несмотря на то, что программное обеспечение может добавить или удалить запаздывание 'U' метки размерности. Формат данных dlX не оказывает влияния на эту операцию.
Если вы удаляете части dlarray использование dlX(idx1,…,idxn) = [], затем формат данных dlX сохраняется если n больше или равен ndims(dlX). В противном случае, dlX возвращен восстановленный после форматирования.

Ошибка округления

Когда вы используете функцию с dlarray введите, порядок операций в функции может измениться на основе порядка внутренней памяти dlarray. Это изменение может привести к различиям порядка округления для двух dlarray объекты, которые в противном случае равны.

Документация

Список функций с `dlarray` Поддержка

Функции Deep Learning Toolbox с `dlarray` Поддержка

Операции глубокого обучения

`dlarray`- Определенные Функции

Проблемно-ориентированные функции с `dlarray` Поддержка

Компьютерное зрение

Обработка изображений

Обработка сигналов

Функции MATLAB с `dlarray` Поддержка

Унарные поэлементные функции

Бинарные поэлементные операторы

Функции сокращения

Функции Extrema

Преобразования Фурье

Другие математические операции

Логические операции

Функции манипуляции с размерами

Операции перемещения

Функции конкатенации

Функции преобразования

Функции сравнения

Тип данных и идентификационные функции значения

Идентификационные функции размера

Функции создателя

Строка и символьные функции

Известные dlarray Поведения

Неявное расширение с форматами данных

Специальное поведение размерности 'U'

Индексация

Ошибка округления

Смотрите также

Похожие темы

Документация Deep Learning Toolbox

Поддержка

Документация

Список функций с dlarray Поддержка

Функции Deep Learning Toolbox с dlarray Поддержка

Операции глубокого обучения

dlarray- Определенные Функции

Проблемно-ориентированные функции с dlarray Поддержка

Компьютерное зрение

Обработка изображений

Обработка сигналов

Функции MATLAB с dlarray Поддержка

Унарные поэлементные функции

Бинарные поэлементные операторы

Функции сокращения

Функции Extrema

Преобразования Фурье

Другие математические операции

Логические операции

Функции манипуляции с размерами

Операции перемещения

Функции конкатенации

Функции преобразования

Функции сравнения

Тип данных и идентификационные функции значения

Идентификационные функции размера

Функции создателя

Строка и символьные функции

Известные dlarray Поведения

Неявное расширение с форматами данных

Специальное поведение размерности 'U'

Индексация

Ошибка округления

Смотрите также

Похожие темы

Документация Deep Learning Toolbox

Поддержка

Список функций с `dlarray` Поддержка

Функции Deep Learning Toolbox с `dlarray` Поддержка

`dlarray`- Определенные Функции

Проблемно-ориентированные функции с `dlarray` Поддержка

Функции MATLAB с `dlarray` Поддержка