TensorPrimitives.ProductOfSums Methode
Definition
Wichtig
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Überlädt
ProductOfSums(ReadOnlySpan<Single>, ReadOnlySpan<Single>) |
Berechnet das Produkt der elementweisen Summen der Gleitkommazahlen mit einfacher Genauigkeit in den angegebenen nicht leeren Tensoren. |
ProductOfSums<T>(ReadOnlySpan<T>, ReadOnlySpan<T>) |
Berechnet das Produkt der elementweisen Summen der Zahlen in den angegebenen nicht leeren Tensoren. |
ProductOfSums(ReadOnlySpan<Single>, ReadOnlySpan<Single>)
- Quelle:
- TensorPrimitives.cs
- Quelle:
- TensorPrimitives.Single.cs
- Quelle:
- TensorPrimitives.Single.cs
Berechnet das Produkt der elementweisen Summen der Gleitkommazahlen mit einfacher Genauigkeit in den angegebenen nicht leeren Tensoren.
public:
static float ProductOfSums(ReadOnlySpan<float> x, ReadOnlySpan<float> y);
public static float ProductOfSums (ReadOnlySpan<float> x, ReadOnlySpan<float> y);
static member ProductOfSums : ReadOnlySpan<single> * ReadOnlySpan<single> -> single
Public Shared Function ProductOfSums (x As ReadOnlySpan(Of Single), y As ReadOnlySpan(Of Single)) As Single
Parameter
Der erste Tensor, dargestellt als Spanne.
Der zweite Tensor, dargestellt als Spanne.
Gibt zurück
Das Ergebnis der Multiplikation der elementweisen Additionen der Elemente in jedem Tensor.
Ausnahmen
x
und y
müssen dieselbe Länge aufweisen.
Hinweise
Diese Methode berechnet effektiv: Span<float> sums = ...; TensorPrimitives.Add(x, y, sums); float result = TensorPrimitives.Product(sums);
, aber ohne zusätzlichen temporären Speicher für die Zwischensummen.
Diese Methode kann die zugrunde liegende C-Laufzeit aufrufen oder Anweisungen für die aktuelle Architektur verwenden. Genaue Ergebnisse können sich zwischen verschiedenen Betriebssystemen oder Architekturen unterscheiden.
Gilt für:
ProductOfSums<T>(ReadOnlySpan<T>, ReadOnlySpan<T>)
- Quelle:
- TensorPrimitives.Product.cs
- Quelle:
- TensorPrimitives.Product.cs
Berechnet das Produkt der elementweisen Summen der Zahlen in den angegebenen nicht leeren Tensoren.
public:
generic <typename T>
where T : System::Numerics::IAdditionOperators<T, T, T>, System::Numerics::IAdditiveIdentity<T, T>, System::Numerics::IMultiplyOperators<T, T, T>, System::Numerics::IMultiplicativeIdentity<T, T> static T ProductOfSums(ReadOnlySpan<T> x, ReadOnlySpan<T> y);
public static T ProductOfSums<T> (ReadOnlySpan<T> x, ReadOnlySpan<T> y) where T : System.Numerics.IAdditionOperators<T,T,T>, System.Numerics.IAdditiveIdentity<T,T>, System.Numerics.IMultiplyOperators<T,T,T>, System.Numerics.IMultiplicativeIdentity<T,T>;
static member ProductOfSums : ReadOnlySpan<'T (requires 'T :> System.Numerics.IAdditionOperators<'T, 'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IAdditiveIdentity<'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IMultiplyOperators<'T, 'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IMultiplicativeIdentity<'T, 'T>)> * ReadOnlySpan<'T (requires 'T :> System.Numerics.IAdditionOperators<'T, 'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IAdditiveIdentity<'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IMultiplyOperators<'T, 'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IMultiplicativeIdentity<'T, 'T>)> -> 'T (requires 'T :> System.Numerics.IAdditionOperators<'T, 'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IAdditiveIdentity<'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IMultiplyOperators<'T, 'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IMultiplicativeIdentity<'T, 'T>)
Public Shared Function ProductOfSums(Of T As {IAdditionOperators(Of T, T, T), IAdditiveIdentity(Of T, T), IMultiplyOperators(Of T, T, T), IMultiplicativeIdentity(Of T, T)}) (x As ReadOnlySpan(Of T), y As ReadOnlySpan(Of T)) As T
Typparameter
- T
Parameter
Der erste Tensor, dargestellt als Spanne.
Der zweite Tensor, dargestellt als Spanne.
Gibt zurück
Das Ergebnis der Multiplikation der elementweisen Additionen der Elemente in jedem Tensor.
Ausnahmen
x
und y
müssen dieselbe Länge aufweisen.
Hinweise
Diese Methode berechnet effektiv: Span<T> sums = ...; TensorPrimitives.Add(x, y, sums); T result = TensorPrimitives.Product(sums);
, aber ohne zusätzlichen temporären Speicher für die Zwischensummen.
Diese Methode kann die zugrunde liegende C-Laufzeit aufrufen oder Anweisungen für die aktuelle Architektur verwenden. Genaue Ergebnisse können sich zwischen verschiedenen Betriebssystemen oder Architekturen unterscheiden.