Advertencia: esta API está obsoleta y se eliminará en una versión futura de TensorFlow una vez que el reemplazo sea ​​estable.

DynamicStitch

DynamicStitch public final class

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

Construye una fusionaron tensor de tal manera que

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

merged.shape = [max (índices)] + 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)` el segmento `datos [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 las particiones de combinación 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>
asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
estática <T> DynamicStitch <T>
crear ( Alcance alcance, Iterable < Operando <Integer >> índices, Iterable < Operando <T >> datos)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación DynamicStitch.
Salida <T>

Métodos heredados

Métodos públicos

pública de salida <T> asOutput ()

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.

public static DynamicStitch <T> crear ( Alcance alcance, Iterable < operando <Integer >> índices, Iterable < operando <T >> datos)

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

Parámetros
alcance alcance actual
Devoluciones
  • una nueva instancia de DynamicStitch

pública de salida <T> fusionado ()