TensorPrimitives.ProductOfDifferences Método
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ProductOfDifferences(ReadOnlySpan<Single>, ReadOnlySpan<Single>) |
Calcula o produto das diferenças em termos de elemento dos números de ponto flutuante de precisão única nos tensores não vazios especificados. |
ProductOfDifferences<T>(ReadOnlySpan<T>, ReadOnlySpan<T>) |
Calcula o produto das diferenças em termos de elemento dos números nos tensors não vazios especificados. |
ProductOfDifferences(ReadOnlySpan<Single>, ReadOnlySpan<Single>)
- Origem:
- TensorPrimitives.cs
- Origem:
- TensorPrimitives.Single.cs
- Origem:
- TensorPrimitives.Single.cs
Calcula o produto das diferenças em termos de elemento dos números de ponto flutuante de precisão única nos tensores não vazios especificados.
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
Parâmetros
O primeiro tensor, representado como um intervalo.
O segundo tensor, representado como um intervalo.
Retornos
O resultado da multiplicação da subtração em termos de elemento dos elementos no segundo tensor do primeiro tensor.
Exceções
x
e y
devem ter o mesmo comprimento.
Comentários
Esse método calcula efetivamente: Span<float> differences = ...; TensorPrimitives.Subtract(x, y, differences); float result = TensorPrimitives.Product(differences);
mas sem exigir armazenamento temporário adicional para as diferenças intermediárias.
Esse método pode chamar o runtime C subjacente ou empregar instruções específicas para a arquitetura atual. Os resultados exatos podem ser diferentes entre diferentes sistemas operacionais ou arquiteturas.
Aplica-se a
ProductOfDifferences<T>(ReadOnlySpan<T>, ReadOnlySpan<T>)
- Origem:
- TensorPrimitives.Product.cs
- Origem:
- TensorPrimitives.Product.cs
Calcula o produto das diferenças em termos de elemento dos números nos tensors não vazios especificados.
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
Parâmetros de tipo
- T
Parâmetros
O primeiro tensor, representado como um intervalo.
O segundo tensor, representado como um intervalo.
Retornos
O resultado da multiplicação da subtração em termos de elemento dos elementos no segundo tensor do primeiro tensor.
Exceções
x
e y
devem ter o mesmo comprimento.
Comentários
Esse método calcula efetivamente: Span<T> differences = ...; TensorPrimitives.Subtract(x, y, differences); T result = TensorPrimitives.Product(differences);
mas sem exigir armazenamento temporário adicional para as diferenças intermediárias.
Esse método pode chamar o runtime C subjacente ou empregar instruções específicas para a arquitetura atual. Os resultados exatos podem ser diferentes entre diferentes sistemas operacionais ou arquiteturas.