DynamicStitch

Intercale os valores dos tensores `dados` em um único tensor.

Constrói um tensor mesclado tal que

merged[indices[m][i, ..., j], ...] = data[m][i, ..., j, ...]
 

Por exemplo, se cada `indices[m]` for escalar ou vetorial, temos

# Scalar indices:
     merged[indices[m], ...] = data[m][...]
 
     # Vector indices:
     merged[indices[m][i], ...] = data[m][i, ...]
 

Cada `data[i].shape` deve começar com os `indices[i] correspondentes. shape`, e o resto de `data[i].shape` deve ser constante em relação a `i`. Ou seja, devemos ter `data[i].shape = indices[i].shape + constante`. Em termos desta `constante`, a forma de saída é

mesclado.shape = [max (índices) + 1] + constante

Os valores são mesclados em ordem, portanto, se um índice aparecer em `indices[m][i]` e `indices[n][j]` para `(m,i) < (n,j)` a fatia `data [n][j]` aparecerá no resultado mesclado. Se você não precisar dessa garantia, o ParallelDynamicStitch poderá ter melhor desempenho em alguns dispositivos.

Por exemplo:

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 pode ser usado para mesclar partições criadas por `dynamic_partition` conforme ilustrado no exemplo a seguir:

# 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.