Bagikan melalui


TensorPrimitives.ProductOfDifferences Metode

Definisi

Overload

ProductOfDifferences(ReadOnlySpan<Single>, ReadOnlySpan<Single>)

Menghitung produk dari perbedaan elemen bijaksana dari angka floating-point presisi tunggal dalam tensor yang tidak kosong yang ditentukan.

ProductOfDifferences<T>(ReadOnlySpan<T>, ReadOnlySpan<T>)

Menghitung produk dari perbedaan angka yang bijaksana elemen dalam tensor yang tidak kosong yang ditentukan.

ProductOfDifferences(ReadOnlySpan<Single>, ReadOnlySpan<Single>)

Sumber:
TensorPrimitives.cs
Sumber:
TensorPrimitives.Single.cs

Menghitung produk dari perbedaan elemen bijaksana dari angka floating-point presisi tunggal dalam tensor yang tidak kosong yang ditentukan.

public:
 static float ProductOfDifferences(ReadOnlySpan<float> x, ReadOnlySpan<float> y);
public static float ProductOfDifferences (ReadOnlySpan<float> x, ReadOnlySpan<float> y);
static member ProductOfDifferences : ReadOnlySpan<single> * ReadOnlySpan<single> -> single
Public Shared Function ProductOfDifferences (x As ReadOnlySpan(Of Single), y As ReadOnlySpan(Of Single)) As Single

Parameter

x
ReadOnlySpan<Single>

Tensor pertama, direpresentasikan sebagai rentang.

y
ReadOnlySpan<Single>

Tensor kedua, direpresentasikan sebagai rentang.

Mengembalikan

Hasil dari mengalikan pengurangan elemen dengan bijaksana dari elemen di tensor kedua dari tensor pertama.

Pengecualian

x dan y harus memiliki panjang yang sama.

Keterangan

Metode ini secara efektif menghitung: Span<float> differences = ...; TensorPrimitives.Subtract(x, y, differences); float result = TensorPrimitives.Product(differences); tetapi tanpa memerlukan penyimpanan sementara tambahan untuk perbedaan menengah.

Metode ini dapat memanggil runtime C yang mendasarinya atau menggunakan instruksi khusus untuk arsitektur saat ini. Hasil yang tepat mungkin berbeda antara sistem operasi atau arsitektur yang berbeda.

Berlaku untuk

ProductOfDifferences<T>(ReadOnlySpan<T>, ReadOnlySpan<T>)

Sumber:
TensorPrimitives.Product.cs

Menghitung produk dari perbedaan angka yang bijaksana elemen dalam tensor yang tidak kosong yang ditentukan.

public:
generic <typename T>
 where T : System::Numerics::ISubtractionOperators<T, T, T>, System::Numerics::IMultiplyOperators<T, T, T>, System::Numerics::IMultiplicativeIdentity<T, T> static T ProductOfDifferences(ReadOnlySpan<T> x, ReadOnlySpan<T> y);
public static T ProductOfDifferences<T> (ReadOnlySpan<T> x, ReadOnlySpan<T> y) where T : System.Numerics.ISubtractionOperators<T,T,T>, System.Numerics.IMultiplyOperators<T,T,T>, System.Numerics.IMultiplicativeIdentity<T,T>;
static member ProductOfDifferences : ReadOnlySpan<'T (requires 'T :> System.Numerics.ISubtractionOperators<'T, 'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IMultiplyOperators<'T, 'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IMultiplicativeIdentity<'T, 'T>)> * ReadOnlySpan<'T (requires 'T :> System.Numerics.ISubtractionOperators<'T, 'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IMultiplyOperators<'T, 'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IMultiplicativeIdentity<'T, 'T>)> -> 'T (requires 'T :> System.Numerics.ISubtractionOperators<'T, 'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IMultiplyOperators<'T, 'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IMultiplicativeIdentity<'T, 'T>)
Public Shared Function ProductOfDifferences(Of T As {ISubtractionOperators(Of T, T, T), IMultiplyOperators(Of T, T, T), IMultiplicativeIdentity(Of T, T)}) (x As ReadOnlySpan(Of T), y As ReadOnlySpan(Of T)) As T

Jenis parameter

T

Parameter

x
ReadOnlySpan<T>

Tensor pertama, direpresentasikan sebagai rentang.

y
ReadOnlySpan<T>

Tensor kedua, direpresentasikan sebagai rentang.

Mengembalikan

T

Hasil dari mengalikan pengurangan elemen dengan bijaksana dari elemen di tensor kedua dari tensor pertama.

Pengecualian

x dan y harus memiliki panjang yang sama.

Keterangan

Metode ini secara efektif menghitung: Span<T> differences = ...; TensorPrimitives.Subtract(x, y, differences); T result = TensorPrimitives.Product(differences); tetapi tanpa memerlukan penyimpanan sementara tambahan untuk perbedaan menengah.

Metode ini dapat memanggil runtime C yang mendasarinya atau menggunakan instruksi khusus untuk arsitektur saat ini. Hasil yang tepat mungkin berbeda antara sistem operasi atau arsitektur yang berbeda.

Berlaku untuk