Uyarı: Bu API kullanımdan kaldırıldı ve TensorFlow'un gelecekteki bir sürümünde , değişim kararlı hale geldikten sonra kaldırılacaktır.

Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.
Switch to English

DynamicStitch

genel final sınıfı DynamicStitch

"Veri" tensörlerinden gelen değerleri tek bir tensöre serpiştirin.

merged[indices[m][i, ..., j], ...] = data[m][i, ..., j, ...]
 
gibi birleştirilmiş bir tensör oluşturur Örneğin, her "indis [m]" skaler veya vektörse,
# Scalar indices:
     merged[indices[m], ...] = data[m][...]
 
     # Vector indices:
     merged[indices[m][i], ...] = data[m][i, ...]
 
değerine sahibiz Her "veri [i] .shape", karşılık gelen "indisler [i] .shape" ile başlamalıdır ve "veri [i] .shape" nin geri kalanı "i" için sabit olmalıdır. Yani, "data [i] .shape = indisler [i] .shape + sabit" olmalıyız. Bu "sabit" açısından çıktı şekli şu şekildedir:

merged.shape = [maks (endeksler)] + sabit

Değerler sırayla birleştirilir, bu nedenle, "(m, i) <(n, j)" dilim "verileri için" indeksler [m] [i] "ve" indeksler [n] [j] "'de bir dizin görünürse Birleştirilmiş sonuçta [n] [j] `görünecektir. Bu garantiye ihtiyacınız yoksa, ParallelDynamicStitch bazı cihazlarda daha iyi performans gösterebilir.

Örneğin:

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]]
 
Bu yöntem, aşağıdaki örnekte gösterildiği gibi "dynamic_partition" tarafından oluşturulan bölümleri birleştirmek için kullanılabilir:
# 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.
 

Kamusal Yöntemler

Çıkış <T>
asOutput ()
Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.
statik <T> DynamicStitch <T>
oluştur ( Kapsam kapsamı, Yinelenebilir < İşlenen <Tamsayı>> dizinleri, Yinelenebilir < İşlenen <T>> verileri)
Yeni bir DynamicStitch işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.
Çıkış <T>

Devralınan Yöntemler

Kamusal Yöntemler

public Output <T> asOutput ()

Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.

TensorFlow işlemlerine yönelik girdiler, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girdinin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tutamaç elde etmek için kullanılır.

public static DynamicStitch <T> oluşturma ( Kapsam kapsamı, Yinelenebilir < İşlenen <Tamsayı>> dizinleri, Yinelenebilir < İşlenen <T>> verileri)

Yeni bir DynamicStitch işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.

Parametreler
dürbün mevcut kapsam
İadeler
  • yeni bir DynamicStitch örneği

public Output <T> birleştirildi ()