DynamicStitch

clase final pública DynamicStitch

Intercale los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor.

Construye un tensor fusionado tal que 

merged[indices[m][i, ..., j], ...] = data[m][i, ..., j, ...]
Por ejemplo, si cada `índices[m]` es escalar o vectorial, tenemos 
# Scalar indices:
     merged[indices[m], ...] = data[m][...]
 
     # Vector indices:
     merged[indices[m][i], ...] = data[m][i, ...]
Cada `datos[i].forma` debe comenzar con los `índices[i] correspondientes. forma`, y el resto de `datos[i].forma` debe ser constante frente a `i`. Es decir, debemos tener `datos[i].forma = índices[i].forma + constante`. En términos de esta "constante", la forma de salida es

forma.fusionada = [max(índices) + 1] + constante

Los valores se combinan en orden, por lo que si aparece un índice tanto en `índices [m] [i]` como en `índices [n] [j]` para `(m,i) < (n,j)`, los datos del segmento [n][j]` aparecerá en el resultado combinado. Si no necesita esta garantía, ParallelDynamicStitch podría funcionar mejor en algunos dispositivos.

Por ejemplo: 

indices[0] = 6
     indices[1] = [4, 1]
     indices[2] = [[5, 2], [0, 3]]
     data[0] = [61, 62]
     data[1] = [[41, 42], [11, 12]]
     data[2] = [[[51, 52], [21, 22]], [[1, 2], [31, 32]]]
     merged = [[1, 2], [11, 12], [21, 22], [31, 32], [41, 42],
               [51, 52], [61, 62]]
Este método se puede utilizar para fusionar particiones creadas por `dynamic_partition` como se ilustra en el siguiente ejemplo: 
# Apply function (increments x_i) on elements for which a certain condition
     # apply (x_i != -1 in this example).
     x=tf.constant([0.1, -1., 5.2, 4.3, -1., 7.4])
     condition_mask=tf.not_equal(x,tf.constant(-1.))
     partitioned_data = tf.dynamic_partition(
         x, tf.cast(condition_mask, tf.int32) , 2)
     partitioned_data[1] = partitioned_data[1] + 1.0
     condition_indices = tf.dynamic_partition(
         tf.range(tf.shape(x)[0]), tf.cast(condition_mask, tf.int32) , 2)
     x = tf.dynamic_stitch(condition_indices, partitioned_data)
     # Here x=[1.1, -1., 6.2, 5.3, -1, 8.4], the -1. values remain
     # unchanged.

Métodos públicos

Salida <T>
como salida ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
estática <T> puntada dinámica <T>
crear ( alcance alcance, Iterable< Operando <Integer>> índices, Iterable< Operando <T>> datos)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación DynamicStitch.
Salida <T>
fusionado ()

Métodos heredados

Métodos públicos

Salida pública <T> como Salida ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

creación estática pública de DynamicStitch <T> (alcance del alcance , índices Iterable < operando <entero>>, datos Iterable < operando <T>>)

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación DynamicStitch.

Parámetros
alcance alcance actual
Devoluciones
  • una nueva instancia de DynamicStitch

Salida pública <T> fusionada ()